人脸去标识化方法隐私保护效果对比研究：UtilFace 基准与 HiFD 指标

针对人脸去标识化（FDeID）评估指标与数据集不统一、跨方法难以比较的问题，研究者提出人口统计均衡的基准 UtilFace 和分层评估指标 HiFD。HiFD 基于预训练估计器输出，将身份抑制、三级效用保留（宏观 L1、微观 L2、不可感知 L3）与图像质量统一为单一可解释分数。研究据此对比了对抗、GAN 和扩散三类方法，并公开基准与评估工具包。