随着新应用的出现，围绕图像数据的共享，在现场出现的人的隐私保护的问题。在这些应用中，人们对图像中的人的身份的认识是不需要的。这使得图像去识别的情况下，去除识别信息的图像，之前的数据共享。隐私保护的方法是建立在现场的数据，但是，在图像上的工作仍然是有限的。在这一章中，我们回顾以前提出的那¨ıVE和正式的脸部识别方法。我们描述了一个新的框架，采用多因素模型，结合线性、双线性人脸图像的deidentification，和二次数据模型。在实验中，我们在一个大的表达式的变体人脸数据库，新的算法是能够保护隐私，同时保留数据实用程序。新的模型直接延伸到图像序列，我们展示了从医学人脸数据库的例子。
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照妖镜