論文の概要: CLIP2Protect: Protecting Facial Privacy using Text-Guided Makeup via Adversarial Latent Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10008v2
• Date: Tue, 20 Jun 2023 17:33:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 11:19:02.495107
• Title: CLIP2Protect: Protecting Facial Privacy using Text-Guided Makeup via Adversarial Latent Search
• Title（参考訳）: clip2protect: テキスト誘導メイクによる顔のプライバシー保護
• Authors: Fahad Shamshad, Muzammal Naseer, Karthik Nandakumar
• Abstract要約: ディープラーニングベースの顔認識システムは、デジタル世界のユーザを無許可で追跡することができる。 既存のプライバシーを強化する方法は、ユーザー体験を損なうことなく、顔のプライバシーを保護することができる自然主義的なイメージを生成するのに失敗する。 本稿では,事前学習された生成モデルの低次元多様体における逆潜時符号の発見に依存する,顔のプライバシー保護のための新しい2段階のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.16904417057085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The success of deep learning based face recognition systems has given rise to serious privacy concerns due to their ability to enable unauthorized tracking of users in the digital world. Existing methods for enhancing privacy fail to generate naturalistic images that can protect facial privacy without compromising user experience. We propose a novel two-step approach for facial privacy protection that relies on finding adversarial latent codes in the low-dimensional manifold of a pretrained generative model. The first step inverts the given face image into the latent space and finetunes the generative model to achieve an accurate reconstruction of the given image from its latent code. This step produces a good initialization, aiding the generation of high-quality faces that resemble the given identity. Subsequently, user-defined makeup text prompts and identity-preserving regularization are used to guide the search for adversarial codes in the latent space. Extensive experiments demonstrate that faces generated by our approach have stronger black-box transferability with an absolute gain of 12.06% over the state-of-the-art facial privacy protection approach under the face verification task. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed approach for commercial face recognition systems. Our code is available at https://github.com/fahadshamshad/Clip2Protect.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースの顔認識システムの成功は、デジタル世界でのユーザを不正に追跡する機能によって、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こしている。 既存のプライバシー強化方法は、ユーザー体験を損なうことなく、顔のプライバシーを保護することができる自然なイメージを生成することができない。 本稿では,事前学習された生成モデルの低次元多様体における逆潜時符号の発見に依存する,顔のプライバシー保護のための新しい2段階のアプローチを提案する。 第1ステップは、与えられた顔画像を潜在空間に反転させ、生成モデルを微調整し、その潜在コードから与えられた画像を正確に再構成する。 このステップは、与えられたアイデンティティに似た高品質な顔の生成を支援する優れた初期化を生成する。 その後、ユーザ定義のメイクアップテキストプロンプトとID保存正規化を使用して、潜伏空間における敵コード検索をガイドする。 広範な実験により,顔認証タスクにおける顔プライバシー保護アプローチの絶対値が12.06%と,ブラックボックス転送性が強くなることが示された。 最後に,商用顔認識システムにおける提案手法の有効性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/fahadshamshad/clip2protectで利用可能です。

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