Autoencoder-based safety assessment of synthetic images

본 연구는 이미지 재현 데이터의 안전성 평가 기준을 마련하기 위해 재현 이미지의 프라이버시 침해 위험을 정량적으로 평가하는 방법에 대해 연구한다. 재현 이미지가 과적합 등 이유로 원본 이미지와 매우 유사하거나 원본 이미지를 1:1로 변형한 이미지는 안전한 재현 이미지로 인정할 수 없다. 하지만, 안전하지 않은 이미지를 탐지하는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 오토인코더와 SSIM, LPIPS, 코사인유사도를 이용하여 이미지 특징 기반 유사성 탐지 방법을 제안한다. 또한, 원본 데이터의 분포를 기반으로 재현 이미지의 안전성을 판단할 수 있는 방법을 제시한다.