論文の概要: 3D-Aware Adversarial Makeup Generation for Facial Privacy Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14640v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 12:27:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 13:48:36.538731
• Title: 3D-Aware Adversarial Makeup Generation for Facial Privacy Protection
• Title（参考訳）: 顔のプライバシー保護のための3D-Aware Adversarial Makeup Generation
• Authors: Yueming Lyu and Yue Jiang and Ziwen He and Bo Peng and Yunfan Liu and Jing Dong
• Abstract要約: 3DAM-GAN(3DAM-GAN) 新しいメイクアップ調整モジュール(MAM)とメイクアップ転送モジュール(MTM)で構成されるUVベースのジェネレータは、現実的で堅牢なメイクアップをレンダリングするために設計されている。 いくつかのベンチマークデータセットの実験結果は、3DAM-GANが様々なFRモデルに対して効果的に顔を保護することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.915259014651337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The privacy and security of face data on social media are facing unprecedented challenges as it is vulnerable to unauthorized access and identification. A common practice for solving this problem is to modify the original data so that it could be protected from being recognized by malicious face recognition (FR) systems. However, such ``adversarial examples'' obtained by existing methods usually suffer from low transferability and poor image quality, which severely limits the application of these methods in real-world scenarios. In this paper, we propose a 3D-Aware Adversarial Makeup Generation GAN (3DAM-GAN). which aims to improve the quality and transferability of synthetic makeup for identity information concealing. Specifically, a UV-based generator consisting of a novel Makeup Adjustment Module (MAM) and Makeup Transfer Module (MTM) is designed to render realistic and robust makeup with the aid of symmetric characteristics of human faces. Moreover, a makeup attack mechanism with an ensemble training strategy is proposed to boost the transferability of black-box models. Extensive experiment results on several benchmark datasets demonstrate that 3DAM-GAN could effectively protect faces against various FR models, including both publicly available state-of-the-art models and commercial face verification APIs, such as Face++, Baidu and Aliyun.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上の顔データのプライバシーとセキュリティは、不正アクセスと識別に脆弱であるため、前例のない課題に直面している。 この問題を解決する一般的な方法は、悪意のある顔認識(fr)システムによって認識されることを防げるように元のデータを変更することである。 しかし、既存の手法で得られる「逆例」は通常、転送性が低く画質が悪く、現実のシナリオではこれらの手法の適用が著しく制限される。 本稿では,3D-Aware Adversarial Makeup Generation GAN (3DAM-GAN)を提案する。 身元情報を隠蔽するための合成化粧品の品質と転写性を向上させることを目的としている。 具体的には、新しいメイクアップ調整モジュール(MAM)とメイクアップ転送モジュール(MTM)からなるUVベースのジェネレータは、人間の顔の対称的な特性を生かして、現実的で堅牢なメイクをレンダリングするように設計されている。 さらに,ブラックボックスモデルの伝達性を高めるため,アンサンブルトレーニング戦略を用いた化粧攻撃機構を提案する。 複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験結果によると、3DAM-GANは、公開可能な最先端モデルと、Face++、Baidu、Aliyunといった商用の顔認証APIを含む、さまざまなFRモデルに対して、効果的に顔を保護することができる。

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