論文の概要: Privacy Leakage of SIFT Features via Deep Generative Model based Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01030v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 12:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:56:25.457560
• Title: Privacy Leakage of SIFT Features via Deep Generative Model based Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 深部生成モデルに基づく画像再構成によるsift特徴のプライバシー漏洩
• Authors: Haiwei Wu and Jiantao Zhou
• Abstract要約: SIFT(Scale Invariant Feature Transform)の機能のプライバシリークを評価する。 SIFT特徴量から潜像を再構成するための新しい深部生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.48132134854669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many practical applications, e.g., content based image retrieval and object recognition, heavily rely on the local features extracted from the query image. As these local features are usually exposed to untrustworthy parties, the privacy leakage problem of image local features has received increasing attention in recent years. In this work, we thoroughly evaluate the privacy leakage of Scale Invariant Feature Transform (SIFT), which is one of the most widely-used image local features. We first consider the case that the adversary can fully access the SIFT features, i.e., both the SIFT descriptors and the coordinates are available. We propose a novel end-to-end, coarse-to-fine deep generative model for reconstructing the latent image from its SIFT features. The designed deep generative model consists of two networks, where the first one attempts to learn the structural information of the latent image by transforming from SIFT features to Local Binary Pattern (LBP) features, while the second one aims to reconstruct the pixel values guided by the learned LBP. Compared with the state-of-the-art algorithms, the proposed deep generative model produces much improved reconstructed results over three public datasets. Furthermore, we address more challenging cases that only partial SIFT features (either SIFT descriptors or coordinates) are accessible to the adversary. It is shown that, if the adversary can only have access to the SIFT descriptors while not their coordinates, then the modest success of reconstructing the latent image can be achieved for highly-structured images (e.g., faces) and would fail in general settings. In addition, the latent image can be reconstructed with reasonably good quality solely from the SIFT coordinates. Our results would suggest that the privacy leakage problem can be largely avoided if the SIFT coordinates can be well protected.
• Abstract（参考訳）: コンテンツベースの画像検索やオブジェクト認識といった多くの実践的応用は、クエリ画像から抽出された局所的な特徴に大きく依存している。 これらのローカル機能は通常、信頼できない関係者に公開されるため、画像ローカル機能のプライバシー漏洩問題は近年注目を集めている。 本研究では,最も広く利用されている画像局所特徴の1つであるSIFT(Scale Invariant Feature Transform)のプライバシー漏洩を徹底的に評価する。 まず、敵がSIFT機能に完全にアクセスできる場合、すなわちSIFT記述子と座標の両方が利用可能である。 本稿では,そのSIFT特徴から潜像を再構成する,エンド・ツー・エンドの粗い深部生成モデルを提案する。 設計された深部生成モデルは2つのネットワークから構成されており、第1はSIFT特徴から局所バイナリパターン(LBP)特徴へ変換することで潜像の構造情報を学習し、第2は学習されたLBPによって導かれる画素値の再構成を目的としている。 最先端のアルゴリズムと比較して、提案した深層生成モデルは、3つの公開データセットに対して大幅に改善された結果を生成する。 さらに,SIFT の部分的特徴(SIFT 記述子または座標)のみが敵にアクセス可能であるという,より困難な問題に対処する。 敵が座標を使わずにsiftディスクリプタにアクセスできなければ、高構造な画像(例えば顔)に対して潜在イメージを再構築するというわずかな成功が得られ、一般的な設定では失敗することが示されている。 さらに、潜像はSIFT座標のみから合理的に良好な品質で再構成することができる。 この結果から,SIFT座標を適切に保護すれば,プライバシリークの問題を回避できることが示唆された。

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