في عصر تتزايد فيه المخاوف بشأن الخصوصية، تبرز أبحاث إزالة هوية الوجه (Face De-identification) كأحد المجالات الحيوية لحماية البيانات الشخصية. يهدف هذا الفن إلى إزالة أو إخفاء المميزات القابلة للتعرف في الصور أو الفيديوهات، مما يمنع التعرف على الهوية مع الحفاظ على فائدة البيانات للمزيد من المهام.

مع أهمية البيانات الخاصة وظهور الذكاء الاصطناعي المسؤول، أصبحت إزالة هوية الوجه نقطة اهتمام في مجالات رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) وحماية الخصوصية.

حتى الآن، كانت الأساليب المبكرة تعتمد بشكل كبير على معالجة ما بعد التقاط الصور، من خلال تعديل الميزات عند مستوى البكسل (Pixel Level) أو المظهر (Appearance Level). لكن، تمثل التطورات الأخيرة خطوة جديدة، حيث تم دمج آليات الخصوصية مباشرةً في أجهزة الاستشعار أثناء التقاط الصور، مشددةً على أهمية ربط أنظمة الاستشعار بالخوارزميات البصرية.

على الجانب الآخر، تركز الطرق الفعلية على استكشاف الملحقات القابلة للارتداء والمواد التي تخفي معلومات الهوية في البيئات الحقيقية قبل التقاط الصور.

يتناول هذا الاستعراض الشامل (Survey) جميع مراحل معالجة البيانات بدءًا من التقاط البيانات إلى المعالجة الرقمية، وينظم الأساليب الحالية، والتقدم التقني، والتحديات المميزة في كل مرحلة. كما يستعرض المعايير الحالية للتقييم، مسلطًا الضوء على الحاجة الملحة لوضع معايير موحدة وشاملة.

أخيرًا، يتم تحديد المشكلات المفتوحة وتوجيه مسارات البحث المستقبلية في هذا المجال المتطور. لدعم الأبحاث المستمرة، يتم الحفاظ على صفحة مشروع تحتوي على الأدبيات ذات الصلة ومجموعات البيانات الشاملة ورمز المصدر المفتوح: https://github.com/CV-AC/Awesome-FaceDe-ID.