匿名可逆又轻量
基于流生成模型的面部隐私保护框架，在混淆多种程度和类型的同时保持高保真恢复能力，并利用密钥机制防止恶意还原。
Lin, Yuan · Kai, Liang · Xiao, Pu · 张炎 · 冷佳旭 · Tao, Wu · 王楠楠 · 高新波
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023
只有拥有正确密钥的用户才能从受保护图像中恢复原始面部图像，防止未经授权的恢复。
框架设计了两种错误恢复模式，以应对不同场景下的恶意恢复尝试，增强安全性。
流模型的固有可逆性确保受保护图像能够高保真地恢复为原始图像。
预混淆步骤可以采用不同类型和强度，满足用户对隐私与图像内容保留之间权衡的多样化需求。