論文の概要: OPOM: Customized Invisible Cloak towards Face Privacy Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11981v1
• Date: Tue, 24 May 2022 11:29:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 14:25:55.826159
• Title: OPOM: Customized Invisible Cloak towards Face Privacy Protection
• Title（参考訳）: OPOM: 顔のプライバシー保護のためにカスタマイズされた見えないクローク
• Authors: Yaoyao Zhong and Weihong Deng
• Abstract要約: 我々は、新しいタイプのカスタマイズクロークに基づく技術の観点から、顔のプライバシ保護について検討する。 本研究では,個人固有の(クラスワイドな)ユニバーサルマスクを生成するために,1人1マスク(OPOM)という新しい手法を提案する。 提案手法の有効性を,共通データセットと有名データセットの両方で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.07786010689529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While convenient in daily life, face recognition technologies also raise privacy concerns for regular users on the social media since they could be used to analyze face images and videos, efficiently and surreptitiously without any security restrictions. In this paper, we investigate the face privacy protection from a technology standpoint based on a new type of customized cloak, which can be applied to all the images of a regular user, to prevent malicious face recognition systems from uncovering their identity. Specifically, we propose a new method, named one person one mask (OPOM), to generate person-specific (class-wise) universal masks by optimizing each training sample in the direction away from the feature subspace of the source identity. To make full use of the limited training images, we investigate several modeling methods, including affine hulls, class centers, and convex hulls, to obtain a better description of the feature subspace of source identities. The effectiveness of the proposed method is evaluated on both common and celebrity datasets against black-box face recognition models with different loss functions and network architectures. In addition, we discuss the advantages and potential problems of the proposed method. In particular, we conduct an application study on the privacy protection of a video dataset, Sherlock, to demonstrate the potential practical usage of the proposed method. Datasets and code are available at https://github.com/zhongyy/OPOM.
• Abstract（参考訳）: 日常的に便利だが、顔認識技術は、顔の画像やビデオを分析するためにソーシャルメディア上の通常のユーザーにとって、セキュリティ上の制約なしに効率よく、そして不定期に利用できるため、プライバシー上の懸念を生じさせる。 本稿では,通常のユーザのすべての画像に適用可能な,新しいタイプのカスタマイズクロークに基づく技術の観点からの顔のプライバシ保護について検討し,悪意のある顔認証システムによる識別の発見を防止する。 具体的には、各トレーニングサンプルをソースidのフィーチャーサブスペースから離れた方向に最適化することにより、個人固有の(クラス毎の)ユニバーサルマスクを生成する、one person one mask(opom)という新しい方法を提案する。 限られた訓練画像をフル活用するために,アフィン殻,クラスセンタ,凸殻など複数のモデリング手法について検討し,情報源の特徴部分空間をよりよく記述する。 本手法の有効性を,損失関数とネットワークアーキテクチャの異なるブラックボックス顔認識モデルに対して,共通および有名両方のデータセットで評価した。 また,提案手法の利点と潜在的な問題点についても考察する。 特に,ビデオデータセットであるSherlockのプライバシ保護に関するアプリケーション研究を行い,提案手法の実用性を実証する。 データセットとコードはhttps://github.com/zhongyy/OPOM.comで入手できる。

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