論文の概要: Fooling Polarization-based Vision using Locally Controllable Polarizing
Projection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17890v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 08:48:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 14:51:52.994061
- Title: Fooling Polarization-based Vision using Locally Controllable Polarizing
Projection
- Title(参考訳): 局所制御型偏光投影を用いた騙し偏光に基づく視覚
- Authors: Zhuoxiao Li, Zhihang Zhong, Shohei Nobuhara, Ko Nishino, Yinqiang
Zheng
- Abstract要約: 我々は、RGBベースのビジョンよりも深刻な偏光ベースのビジョンの脆弱性のコミュニティに警告する。
商用LCDプロジェクタに適応することにより、局所的に制御可能な偏光投影を実現し、最先端の偏光に基づく視覚アルゴリズムにうまく活用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.929366161156835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polarization is a fundamental property of light that encodes abundant
information regarding surface shape, material, illumination and viewing
geometry. The computer vision community has witnessed a blossom of
polarization-based vision applications, such as reflection removal,
shape-from-polarization, transparent object segmentation and color constancy,
partially due to the emergence of single-chip mono/color polarization sensors
that make polarization data acquisition easier than ever. However, is
polarization-based vision vulnerable to adversarial attacks? If so, is that
possible to realize these adversarial attacks in the physical world, without
being perceived by human eyes? In this paper, we warn the community of the
vulnerability of polarization-based vision, which can be more serious than
RGB-based vision. By adapting a commercial LCD projector, we achieve locally
controllable polarizing projection, which is successfully utilized to fool
state-of-the-art polarization-based vision algorithms for glass segmentation
and color constancy. Compared with existing physical attacks on RGB-based
vision, which always suffer from the trade-off between attack efficacy and eye
conceivability, the adversarial attackers based on polarizing projection are
contact-free and visually imperceptible, since naked human eyes can rarely
perceive the difference of viciously manipulated polarizing light and ordinary
illumination. This poses unprecedented risks on polarization-based vision, both
in the monochromatic and trichromatic domain, for which due attentions should
be paid and counter measures be considered.
- Abstract(参考訳): 偏光は、表面形状、材料、照明および視光幾何学に関する豊富な情報を符号化する光の基本特性である。
コンピュータビジョンコミュニティは、偏光データ取得をこれまで以上に容易にするシングルチップモノ/カラー偏光センサーの出現によって、反射除去、形状から偏光、透明な物体セグメンテーション、カラーコンスタンスといった偏光ベースの視覚応用の花を目撃している。
しかし、偏光に基づく視覚は敵攻撃に弱いか?
もしそうなら、人間の目で認識されることなく、物理的な世界でこれらの敵対攻撃を実現することができるだろうか?
本稿では、RGBベースのビジョンよりも深刻な偏光ベースのビジョンの脆弱性について、コミュニティに警告する。
市販のLCDプロジェクタを適応させることにより,ガラスの偏光と色配向に対する最先端の偏光に基づく視覚アルゴリズムにうまく活用できる局所制御可能な偏光投影を実現する。
常に攻撃効果と目視能力のトレードオフに苦しむrgbベースの視覚に対する既存の物理的攻撃と比較すると、偏光投射に基づく敵対的な攻撃者は接触なく、視覚的に知覚できない。
これは偏光に基づく視界に前例のないリスクをもたらし、これは単色領域と三色領域の両方において、注意を払うべきであり、対策を考慮すべきである。
関連論文リスト
- SPIDeRS: Structured Polarization for Invisible Depth and Reflectance Sensing [31.605927493154656]
目に見えない深度・反射センシング(SPIDeRS)のための構造偏光を導入する。
鍵となる考え方は、各画素における投射光の線形偏光(AoLP)の角度を変調することである。
偏光は目に見えず、深度だけでなく、直接表面の正常や反射までも取り戻すことができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T18:59:21Z) - Neural Polarizer: A Lightweight and Effective Backdoor Defense via
Purifying Poisoned Features [62.82817831278743]
近年の研究では、バックドア攻撃に対するディープニューラルネットワークの感受性が示されている。
本研究では,学習可能なニューラルポーラライザを中間層としてバックドアモデルに挿入することで,新たなバックドア防御手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T05:39:58Z) - PolarFormer: Multi-camera 3D Object Detection with Polar Transformers [93.49713023975727]
自律運転における3次元物体検出は、3次元の世界に存在する「何」と「どこに」の物体を推論することを目的としている。
既存の手法はしばしば垂直軸を持つ標準カルテ座標系を採用する。
鳥眼ビュー(BEV)におけるより正確な3次元物体検出のための新しい極変換器(PolarFormer)を,マルチカメラ2D画像のみを入力として提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T16:32:48Z) - PANDORA: Polarization-Aided Neural Decomposition Of Radiance [20.760987175553655]
逆レンダリングはコンピュータグラフィックスとビジョンの基本的な問題である。
座標ベースニューラルネットワークとしてのシーン特性の最近の進歩は、ニューラルネットワークの逆レンダリングを促進している。
暗黙的ニューラル表現に基づく偏光逆レンダリング手法であるPANDORAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T05:41:52Z) - Human Pose and Shape Estimation from Single Polarization Images [45.24275141578927]
本研究では, 偏光誘起幾何学的手がかりを利用して, 単一偏光画像から人間のポーズと形状を推定する。
専用のデータセット(PHSPD)が構築されており、正確なポーズと形状のアノテーションを備えた500Kフレーム以上で構成されている。
偏光カメラは、人間のポーズと形状を推定するための従来のRGBカメラに代わる有望な選択肢として提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-15T22:56:18Z) - Polarization Guided Specular Reflection Separation [8.280173807482901]
偏光誘導モデルを用いて、偏光情報を設計した最適化分離戦略に組み込む。
提案手法は,特に難解なシナリオにおいて,鏡像反射を忠実に分離できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T08:22:28Z) - SPAA: Stealthy Projector-based Adversarial Attacks on Deep Image
Classifiers [82.19722134082645]
本稿では,ステルスプロジェクタを用いた対向攻撃を提案する。
PCNetというディープニューラルネットワークを用いて実際のプロジェクトとキャプチャ操作を推定します。
実験の結果,SPAAは高い攻撃成功率を達成し,他の手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T18:14:03Z) - Polarization Human Shape and Pose Dataset [35.156049015251035]
偏光画像は、物体のリッチな幾何学的手がかりを保存する偏光反射光を捉えることが知られている。
単色画像からの人体形状推定の最近の進歩に触発されて,偏光カメラからの幾何学的手がかりが人体形状の詳細な推定に有効か,という新たな疑問を解明しようと試みた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T15:58:21Z) - Face Anti-Spoofing by Learning Polarization Cues in a Real-World
Scenario [50.36920272392624]
顔の偽造は生体認証アプリケーションにおけるセキュリティ侵害を防ぐ鍵となる。
RGBと赤外線画像を用いたディープラーニング手法は,新たな攻撃に対する大量のトレーニングデータを必要とする。
本研究では,実顔の偏光画像の物理的特徴を自動的に学習することにより,現実のシナリオにおける顔のアンチ・スプーフィング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T03:04:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。