Advanced multimedia anonymization through generative artificial intelligence

Abstract

Nowadays, the use of visual content is widespread to different domains which raises the need to protect individuals’ privacy and identities. In this project we explore the application of Generative Artificial Intelligence to anonymize multimedia files while preserving its quality and utility. Our approach focuses on images and consists on two steps, first we perform image segmentation, selecting the head area through a bounding box, and then we use an inpainting model to generate a synthetic yet realistic and natural face. We verify the effectiveness of our approach and compare it to existing methods. This research demonstrates the potential of Generative AI in privacy protection, laying the groundwork for future advancements in anonymizing other types of multimedia content, such as videos and audio, and fostering the development of more sophisticated and effective solutions.

Hoy en día, el uso de contenido visual está muy extendido en diferentes ámbitos, lo que aumenta la necesidad de proteger la privacidad y la identidad de las personas. En este proyecto exploramos la aplicación de Inteligencia Artificial Generativa para anonimizar archivos multimedia a la vez que se preserva su calidad y utilidad. Nuestro enfoque se centra en imágenes y consiste en dos pasos: primero realizamos la segmentación de la imagen, seleccionando el área de la cabeza mediante una caja delimitadora (bounding box), y luego utilizamos un modelo de inpainting para generar un rostro sintético pero realista y natural. Verificamos la efectividad de nuestro método y lo comparamos con otros ya existentes. Esta investigación demuestra el potencial de la IA Generativa para la protección de la privacidad, sentando unas bases para futuros avances en la anonimización de otros tipos de contenido multimedia, como videos y audio, y fomentando el desarrollo de soluciones más sofisticadas y efectivas.