論文の概要: CamPro: Camera-based Anti-Facial Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00151v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 06:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 18:42:42.814629
• Title: CamPro: Camera-based Anti-Facial Recognition
• Title（参考訳）: CamPro:カメラによるアンチファシアル認識
• Authors: Wenjun Zhu, Yuan Sun, Jiani Liu, Yushi Cheng, Xiaoyu Ji, Wenyuan Xu
• Abstract要約: CamProは、よくパッケージされたコモディティカメラモジュールが、ほとんどPIIを含まない画像を生成することを可能にする。 CamProは、カメライメージ信号プロセッサ(ISP)内の構成設定、すなわち色補正行列とガンマ補正を調整して、対面認識(AFR)を実現する。 その結果,CamPro画像の顔の識別精度は0.3%に大幅に低下するが,非感性視覚アプリケーションにはほとんど影響を与えないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.976026481720083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of images captured from millions of cameras and the advancement of facial recognition (FR) technology have made the abuse of FR a severe privacy threat. Existing works typically rely on obfuscation, synthesis, or adversarial examples to modify faces in images to achieve anti-facial recognition (AFR). However, the unmodified images captured by camera modules that contain sensitive personally identifiable information (PII) could still be leaked. In this paper, we propose a novel approach, CamPro, to capture inborn AFR images. CamPro enables well-packed commodity camera modules to produce images that contain little PII and yet still contain enough information to support other non-sensitive vision applications, such as person detection. Specifically, CamPro tunes the configuration setup inside the camera image signal processor (ISP), i.e., color correction matrix and gamma correction, to achieve AFR, and designs an image enhancer to keep the image quality for possible human viewers. We implemented and validated CamPro on a proof-of-concept camera, and our experiments demonstrate its effectiveness on ten state-of-the-art black-box FR models. The results show that CamPro images can significantly reduce face identification accuracy to 0.3\% while having little impact on the targeted non-sensitive vision application. Furthermore, we find that CamPro is resilient to adaptive attackers who have re-trained their FR models using images generated by CamPro, even with full knowledge of privacy-preserving ISP parameters.
• Abstract（参考訳）: 何百万ものカメラから撮影された画像の拡散と顔認識(FR)技術の進歩により、FRの悪用は深刻なプライバシー上の脅威となった。 既存の作品は一般的に、画像中の顔を変えて対顔認識(AFR)を達成するために、難読化、合成、あるいは敵対的な例に依存している。 しかし、機密性のある個人識別情報(PII)を含むカメラモジュールによって撮影された未修正画像は、いまだに漏洩する可能性がある。 本稿では,生まれつきのAFR画像を取得するための新しいアプローチであるCamProを提案する。 CamProは、よくパッケージされたコモディティカメラモジュールが、PIIをほとんど含まないが、人検出などの他の非感度な視覚アプリケーションをサポートするのに十分な情報を含む画像を生成することを可能にする。 具体的には、カメラ画像信号処理装置(isp)内の設定、すなわち色補正行列とガンマ補正を調整してafrを実現し、画像エンハンサーをデザインし、可能な人間のビューアのための画質を維持する。 我々は,概念実証カメラ上でCamProを実装し,その効果を10種類の最先端のブラックボックスFRモデルで実証した。 その結果,CamPro画像の顔の識別精度は0.3\%に低下し,非感度視覚アプリケーションにはほとんど影響を与えなかった。 さらに、CamProは、プライバシ保護ISPパラメータの知識が豊富であっても、CamProが生成した画像を使ってFRモデルを再訓練したアダプティブアタックに対して、耐性があることがわかった。

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