Deidentifikacija slik celotnega telesa z generativnimi modeliPristavnik Vrešnjak, Matic (Avtor) Meden, Blaž (Mentor) Emeršič, Žiga (Komentor) Slikovna biometrijaračunalniški viddeidentifikacijasemantična segmentacijagenerativni modelianonimnostdifuzijski modeliV današnjem času so slikovni biometrični podatki vedno pomembnejši, saj se uporabljajo za različne namene (npr. izdelava statistik, učenje modelov ipd.). Težava nastane pri njihovi uporabi, saj veliko podatkov vsebuje identiteto ali osebne podatke posameznikov. Zato so nastali različni zakoni (GDPR), ki sicer ščitijo uporabnikove podatke, a hkrati omejujejo njihovo uporabo. V tem delu predlagamo cevovod za zakrivanje identitete celotnega telesa, ki s pomočjo segmentacijskih mask in različnih generatorjev zamenja telesa na sliki. Pokazali smo, da naš cevovod učinkoviteje prekrije identiteto kot obstoječi pristopi, obenem pa ohrani kakovost slike.20252025-12-02 10:30:03Magistrsko delo/naloga176480VisID: 37863COBISS_ID: 259950339sl