Privacy Preserving Image(개인 정보 보호 이미지)란 무엇입니까?
Privacy Preserving Image 개인 정보 보호 이미지 - In this paper, we propose a framework for semi-privacy-preserving image classification. [1] The proposed privacy-preserving image classification method can be useful in data-sensitive fields, such as medicine and transportation. [2] In this paper, we propose a privacy-preserving image retrieval scheme, in which the images are encrypted but similar images to a query can be efficiently retrieved from the encrypted images. [3] In this paper, the proposed transformation scheme is demonstrated to be able to protect visual information on plain images, and the visually-protected images are directly applied to DNNs for privacy-preserving image classification. [4] To tackle this challenge, this paper proposes a novel privacy-preserving image similarity join method, called PPIS-JOIN. [5] To tackle this issue, combining blind watermark with additive secret sharing technique, we propose a lightweight and privacy-preserving image sharing (LPIS) scheme with illegal distributor detection in SIoT. [6] To solve the privacy leakage problem of deep learning in robot systems and fill the gap in robotics deep learning privacy research, in this paper a novel privacy-preserving image multi-classification deep-learning (PIDL) model in robot systems is presented. [7] In this paper, we addressed these concerns for by developing SecureDL, a privacy-preserving image recognition model for encrypted data over cloud. [8]본 논문에서는 반 개인정보 보호 이미지 분류를 위한 프레임워크를 제안한다. [1] 제안된 개인정보 보호 영상 분류 방법은 의료, 운송 등 데이터에 민감한 분야에서 유용할 수 있다. [2] 본 논문에서는 이미지를 암호화하지만 암호화된 이미지에서 쿼리와 유사한 이미지를 효율적으로 검색할 수 있는 개인 정보 보호 이미지 검색 기법을 제안합니다. [3] 본 논문에서는 제안하는 변환 기법이 일반 영상의 시각 정보를 보호할 수 있음을 입증하고, 시각 보호 영상을 DNN에 직접 적용하여 프라이버시를 보호하는 영상 분류를 수행한다. [4] 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 PPIS-JOIN이라는 새로운 개인 정보 보호 이미지 유사성 결합 방법을 제안합니다. [5] 이 문제를 해결하기 위해 블라인드 워터마크와 추가 비밀 공유 기술을 결합하여 SIoT에서 불법 배포자 감지가 포함된 경량 LPIS(Privacy-Preserving Image Sharing) 방식을 제안합니다. [6] 로봇 시스템에서 딥 러닝의 개인 정보 유출 문제를 해결하고 로봇 공학 딥 러닝 개인 정보 연구의 격차를 채우기 위해 이 문서에서는 로봇 시스템에서 새로운 개인 정보 보호 이미지 다중 분류 딥 러닝(PIDL) 모델을 제시합니다. [7] 이 문서에서는 클라우드를 통해 암호화된 데이터에 대한 개인 정보 보호 이미지 인식 모델인 SecureDL을 개발하여 이러한 문제를 해결했습니다. [8]