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al.：使用生成对抗网络的真实感单幅图像超分辨率。In:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR），pp.4681\u20134690（2017）”，“DOI:”10.1109\/CVPR.2017.19“}40_CR15“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Li，T.，Lin，L.：Anonymousnet：可测量隐私的自然人脸识别。In:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops（CVPRW）（2019）”，“DOI”：“10.1109\/CVPRW.2019.00013”}，{“key”：“40_CR16”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Majumdar，P.，et al.：通过部分篡改人脸来逃避人脸识别（2019）“，”DOI“：”10.1109\/CVPRW.2019.0008“}，{”key“：”40_CR17“，”unstructured“：”Mcpherson，R.，et al.：“用深度学习战胜图像混淆。In:arXiv:1609.00408v2（2016）“}”，{“issue”：“1”，“key”：“40_CR18”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first-page”：“60”，“DOI”：“10.3390”\/e20010060“，”卷：“20”，“作者”：“B Meden”，“年份”：“2018年”，“非结构化”：“Meden，B.等人：k-same-net：使用生成性深层神经网络进行人脸识别的k-匿名性。Entropy 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