Fugu-MT 論文翻訳(概要): Safe Fakes: Evaluating Face Anonymizers for Face Detectors

論文の概要: Safe Fakes: Evaluating Face Anonymizers for Face Detectors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11721v1
Date: Fri, 23 Apr 2021 17:16:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-26 13:03:16.735601
Title: Safe Fakes: Evaluating Face Anonymizers for Face Detectors
Title（参考訳）: safe fakes: 顔検出のための顔匿名化器の評価
Authors: Sander R. Klomp (1 and 2), Matthew van Rijn (3), Rob G.J. Wijnhoven (2), Cees G.M. Snoek (3), Peter H.N. de With (1) ((1) Eindhoven University of Technology, (2) ViNotion B.V., (3) University of Amsterdam)
Abstract要約: 本稿では,顔検出装置の教師付き訓練における画像匿名化の効果に関する最初の実証研究を行う。従来の顔匿名化手法と最先端の3つのGAN(Generative Adrial Network-based)手法を比較した。すべてのテストされた匿名化方法は訓練された顔検出器の性能を低下させますが、GANを使用して匿名化される表面は従来の方法よりはるかに小さい性能の低下を引き起こします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Since the introduction of the GDPR and CCPA legislation, both public and private facial image datasets are increasingly scrutinized. Several datasets have been taken offline completely and some have been anonymized. However, it is unclear how anonymization impacts face detection performance. To our knowledge, this paper presents the first empirical study on the effect of image anonymization on supervised training of face detectors. We compare conventional face anonymizers with three state-of-the-art Generative Adversarial Network-based (GAN) methods, by training an off-the-shelf face detector on anonymized data. Our experiments investigate the suitability of anonymization methods for maintaining face detector performance, the effect of detectors overtraining on anonymization artefacts, dataset size for training an anonymizer, and the effect of training time of anonymization GANs. A final experiment investigates the correlation between common GAN evaluation metrics and the performance of a trained face detector. Although all tested anonymization methods lower the performance of trained face detectors, faces anonymized using GANs cause far smaller performance degradation than conventional methods. As the most important finding, the best-performing GAN, DeepPrivacy, removes identifiable faces for a face detector trained on anonymized data, resulting in a modest decrease from 91.0 to 88.3 mAP. In the last few years, there have been rapid improvements in realism of GAN-generated faces. We expect that further progression in GAN research will allow the use of Deep Fake technology for privacy-preserving Safe Fakes, without any performance degradation for training face detectors.
Abstract（参考訳）: GDPR法とCCPA法が導入されて以来、公的および民間の顔画像データセットはますます精査されている。いくつかのデータセットが完全にオフラインにされ、一部は匿名化されている。しかし、匿名化が顔検出性能に与える影響は明らかでない。本稿では,顔検出装置の教師付きトレーニングにおける画像匿名化の効果に関する最初の実証研究を行う。我々は,従来の顔匿名化装置と最先端の3つのGAN(Generative Adversarial Network-based)手法を比較し,匿名化データを用いた顔検出装置の訓練を行った。本研究は,顔検出性能維持のための匿名化手法の適合性,匿名化アーティファクトのオーバートレーニング効果,匿名化学習用データセットサイズ,匿名化GANのトレーニング時間の影響について検討した。最後の実験は、共通のgan評価指標と訓練された顔検出器の性能の相関について検討した。試験された全ての匿名化法は、訓練された顔検出器の性能を低下させるが、GANを用いて匿名化した顔は従来の方法よりもはるかに低い性能低下を引き起こす。最も重要な発見として、最も優れたGANであるDeepPrivacyは、匿名化されたデータに基づいて訓練された顔検出器の識別可能な顔を削除する。過去数年間、gan生成顔のリアリズムは急速に改善されてきた。 GAN研究のさらなる進歩は、ディープフェイク技術をプライバシー保護のセーフフェイクに利用し、顔検知器のトレーニングに性能劣化を伴わないと期待している。

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