Privacy preserving using face replacement-based image anonymisation tool

Abstract

The General Data Protection Regulation that was implemented in 2018 put increased stress on online privacy of people. This increased the pressure on social media platforms to protect privacy and follow the new set of guidelines. Currently, the only possible tool for preserving personal privacy is censorship, which either covers up or blurs out a part of an image that could potentially conceal vital details. This thesis proposes a proof of concept for a solution that could keep the image undisrupted while preserving the privacy of the person. This potential solution replaces the face with a generated face that lacks distinguishing features. This thesis describes the steps required to carry out face replacement. It takes advantage of precise facial detection in combination with a face collage that was generated by averaging copious amounts of facial images. The result is an image that still has all its details while preserving the privacy of the person. In estonian: Isikuandmete kaitse üldmäärus, mis võeti kasutusele aastal 2018, rõhutas inimeste privaatsust veebis. See nõudis, et sotsiaalmeedia kanalid peavad kaitsma inimeste privaatsust ja järgima uusi suuniseid. Hetkel ainuke vahend eraelu privaatsuse säilitamiseks on tsensuur, mis katab või hägustab osa pildist, kuid võib potentsiaalselt varjata tähtsaid detaile. Selles lõputöös esitletakse lahenduse kontseptsioon, mis ei moonda pilti, kuid säilitab inimese privaatsuse. See potentsiaalne lahendus asendab inimese näo genereeritud näoga, millel puuduvad eristatavad iseärasused. Selles lõputöös kirjeldatakse vajalikke etappe, et teostada näovahetust. See kasutab täpset näotuvastust koos näokollaažiga, mis loodi mitmete nägude kokku ühtlustamise teel. Tulemuseks on pilt, mis sisaldab kõiki vajalikke detaile, kuid säilitab inimese privaatsuse.