論文の概要: Darker than Black-Box: Face Reconstruction from Similarity Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14290v1
- Date: Sun, 27 Jun 2021 17:25:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-29 18:06:23.922503
- Title: Darker than Black-Box: Face Reconstruction from Similarity Queries
- Title（参考訳）: Black-Boxより暗い:類似性クエリによる顔再構成
- Authors: Anton Razzhigaev, Klim Kireev, Igor Udovichenko, Aleksandr Petiushko
- Abstract要約: ブラックボックスモデルの類似点のみを問う顔クエリを再構築する手法を提案する。
提案アルゴリズムはより一般的な設定で動作するが,提案手法はクエリ効率が良く,既存の手法よりも優れていることを示す実験である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.62256987706128
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several methods for inversion of face recognition models were recently
presented, attempting to reconstruct a face from deep templates. Although some
of these approaches work in a black-box setup using only face embeddings,
usually, on the end-user side, only similarity scores are provided. Therefore,
these algorithms are inapplicable in such scenarios. We propose a novel
approach that allows reconstructing the face querying only similarity scores of
the black-box model. While our algorithm operates in a more general setup,
experiments show that it is query efficient and outperforms the existing
methods.
- Abstract（参考訳）: 近年, 深層テンプレートから顔の再構成を試み, 顔認識モデルの逆転法が提案されている。
これらのアプローチのいくつかは、顔埋め込みのみを使用してブラックボックスで機能するが、通常はエンドユーザ側でのみ類似点が提供される。
したがって、これらのアルゴリズムはそのようなシナリオでは適用できない。
本稿では,ブラックボックスモデルの類似度スコアのみを顔問合せで再構成する手法を提案する。
提案アルゴリズムはより一般的な設定で動作するが,提案手法はクエリ効率が高く,既存手法よりも優れていることを示す。
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