論文の概要: Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in Frequency Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07316v3
• Date: Tue, 19 Jul 2022 09:43:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 11:10:11.247900
• Title: Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in Frequency Domain
• Title（参考訳）: 周波数領域における学習可能なプライバシー予算を用いたプライバシー保全型顔認識
• Authors: Jiazhen Ji, Huan Wang, Yuge Huang, Jiaxiang Wu, Xingkun Xu, Shouhong Ding, ShengChuan Zhang, Liujuan Cao, Rongrong Ji
• Abstract要約: 本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いたプライバシ保護顔認証手法を提案する。 本手法はいくつかの古典的顔認証テストセットで非常によく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.8858706250075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face recognition technology has been used in many fields due to its high recognition accuracy, including the face unlocking of mobile devices, community access control systems, and city surveillance. As the current high accuracy is guaranteed by very deep network structures, facial images often need to be transmitted to third-party servers with high computational power for inference. However, facial images visually reveal the user's identity information. In this process, both untrusted service providers and malicious users can significantly increase the risk of a personal privacy breach. Current privacy-preserving approaches to face recognition are often accompanied by many side effects, such as a significant increase in inference time or a noticeable decrease in recognition accuracy. This paper proposes a privacy-preserving face recognition method using differential privacy in the frequency domain. Due to the utilization of differential privacy, it offers a guarantee of privacy in theory. Meanwhile, the loss of accuracy is very slight. This method first converts the original image to the frequency domain and removes the direct component termed DC. Then a privacy budget allocation method can be learned based on the loss of the back-end face recognition network within the differential privacy framework. Finally, it adds the corresponding noise to the frequency domain features. Our method performs very well with several classical face recognition test sets according to the extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: 顔認識技術は、モバイルデバイスのアンロック、コミュニティアクセス制御システム、都市監視など、高い認識精度のために、多くの分野で使用されている。 現在の高い精度は、非常に深いネットワーク構造によって保証されているため、推論のために高い計算能力を持つサードパーティサーバーに顔画像を送信する必要がある。 しかし、顔画像はユーザーの身元情報を視覚的に明らかにする。 このプロセスでは、信頼できないサービスプロバイダと悪意のあるユーザの両方が、個人のプライバシー侵害のリスクを著しく増加させます。 顔認識に対する現在のプライバシー保護アプローチには、推論時間の大幅な増加や認識精度の低下など、多くの副作用が伴うことが多い。 本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いた顔認識手法を提案する。 差分プライバシーの利用により、理論上はプライバシーの保証を提供する。 一方、精度の低下はごくわずかである。 この方法はまず、元の画像を周波数領域に変換し、直流と呼ばれる直接成分を除去する。 そして、差分プライバシーフレームワーク内のバックエンド顔認識ネットワークの損失に基づいて、プライバシ予算割当方法を学習することができる。 最後に、周波数領域の特徴に対応するノイズを追加する。 提案手法は,複数の古典的顔認証テストセットにおいて,広範囲な実験により非常によく機能する。

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