論文の概要: Robust Face Verification via Disentangled Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03638v2
• Date: Tue, 23 Jun 2020 16:43:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 03:18:43.528351
• Title: Robust Face Verification via Disentangled Representations
• Title（参考訳）: アンタングル表現によるロバスト顔認証
• Authors: Marius Arvinte, Ahmed H. Tewfik and Sriram Vishwanath
• Abstract要約: 顔認証のための頑健なアルゴリズムを導入し、同一人物か否かを判定する。 我々は,学習中に生成モデルを,対向雑音を除去するテスト時間浄化装置の代わりに,オンライン増強法として利用する。 逆行訓練と組み合わせることで,提案手法は弱内部解法と収束し,ホワイトボックスの物理的攻撃に対する評価において,最先端の工法よりもクリーンで堅牢な精度を有することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.393894616979402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a robust algorithm for face verification, i.e., deciding whether twoimages are of the same person or not. Our approach is a novel take on the idea ofusing deep generative networks for adversarial robustness. We use the generativemodel during training as an online augmentation method instead of a test-timepurifier that removes adversarial noise. Our architecture uses a contrastive loss termand a disentangled generative model to sample negative pairs. Instead of randomlypairing two real images, we pair an image with its class-modified counterpart whilekeeping its content (pose, head tilt, hair, etc.) intact. This enables us to efficientlysample hard negative pairs for the contrastive loss. We experimentally show that, when coupled with adversarial training, the proposed scheme converges with aweak inner solver and has a higher clean and robust accuracy than state-of-the-art-methods when evaluated against white-box physical attacks.
• Abstract（参考訳）: 顔認証のためのロバストなアルゴリズム、すなわち2つの画像が同一人物であるか否かを判断する。 我々のアプローチは、深層生成ネットワークを敵対的ロバスト性に利用するという新しい考え方である。 我々は,学習中に生成モデルを,対向雑音を除去するテスト時間浄化装置の代わりに,オンライン増強法として利用する。 我々のアーキテクチャは、負のペアをサンプリングするために、対照的な損失項と不整合生成モデルを用いる。 2つの実画像をランダムにペアリングする代わりに、画像をその内容(目的、頭部の傾き、髪など)をそのまま保ちながら、クラス修正された画像とペアリングする。 これにより、対照的な損失に対して、硬い負のペアを効率的にサンプルすることができる。 逆行訓練と組み合わせることで,提案手法は弱内部解法と収束し,ホワイトボックス物理攻撃に対する評価において,最先端の工法よりもクリーンで堅牢な精度を有することを示す。

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