論文の概要: On the (Limited) Generalization of MasterFace Attacks and Its Relation to the Capacity of Face Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12387v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 13:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 22:02:48.074419
• Title: On the (Limited) Generalization of MasterFace Attacks and Its Relation to the Capacity of Face Representations
• Title（参考訳）: MasterFace攻撃の(制限された)一般化と顔表現能力との関係について
• Authors: Philipp Terh\"orst, Florian Bierbaum, Marco Huber, Naser Damer, Florian Kirchbuchner, Kiran Raja, Arjan Kuijper
• Abstract要約: 実験および理論的研究におけるMasterFace攻撃の一般化可能性について検討する。 顔空間のアイデンティティが適切に分離されていると仮定して、顔容量と最大MasterFaceカバレッジを推定する。 MasterFacesは顔認識システムに対する脅威ではなく、顔認識モデルの堅牢性を高めるツールである、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.924504853735645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A MasterFace is a face image that can successfully match against a large portion of the population. Since their generation does not require access to the information of the enrolled subjects, MasterFace attacks represent a potential security risk for widely-used face recognition systems. Previous works proposed methods for generating such images and demonstrated that these attacks can strongly compromise face recognition. However, previous works followed evaluation settings consisting of older recognition models, limited cross-dataset and cross-model evaluations, and the use of low-scale testing data. This makes it hard to state the generalizability of these attacks. In this work, we comprehensively analyse the generalizability of MasterFace attacks in empirical and theoretical investigations. The empirical investigations include the use of six state-of-the-art FR models, cross-dataset and cross-model evaluation protocols, and utilizing testing datasets of significantly higher size and variance. The results indicate a low generalizability when MasterFaces are training on a different face recognition model than the one used for testing. In these cases, the attack performance is similar to zero-effort imposter attacks. In the theoretical investigations, we define and estimate the face capacity and the maximum MasterFace coverage under the assumption that identities in the face space are well separated. The current trend of increasing the fairness and generalizability in face recognition indicates that the vulnerability of future systems might further decrease. We conclude that MasterFaces should not be seen as a threat to face recognition systems but, on the contrary, seen as a tool to understand and enhance the robustness of face recognition models.
• Abstract（参考訳）: マスターフェイス(masterface)は、人口の大部分とうまくマッチする顔画像である。 彼らの世代は登録した被験者の情報にアクセスする必要がないので、MasterFace攻撃は広く使われている顔認識システムに対する潜在的なセキュリティリスクを表す。 先行研究は、このような画像を生成する手法を提案し、これらの攻撃が顔認識を損なうことを実証した。 しかし、以前の研究は、古い認識モデル、限られたクロスデータセットとクロスモデル評価、低スケールなテストデータの使用からなる評価設定に従っていた。 これにより、これらの攻撃の一般化性を記述するのが困難になる。 本研究では,経験的および理論的研究におけるMasterFace攻撃の一般化可能性について包括的に分析する。 実証的な調査には、6つの最先端frモデル、クロスデータセットとクロスモデル評価プロトコルの使用、そしてかなり大きなサイズと分散のテストデータセットの利用が含まれる。 その結果、MasterFacesがテストで使用するものと異なる顔認識モデルでトレーニングしている場合、一般化性が低いことが示された。 これらの場合、攻撃性能はゼロ・エフォート・インポスター攻撃に似ている。 理論的研究では,顔空間のアイデンティティが十分に分離されていると仮定して,顔容量と最大MasterFaceカバレッジを定義し,推定する。 顔認証の公平性と一般化性を高める最近の傾向は、将来のシステムの脆弱性がさらに減少する可能性を示唆している。 MasterFacesは顔認識システムに対する脅威とみなすべきではないが、それとは対照的に、顔認識モデルの堅牢性を理解し、強化するためのツールと見なされる。

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