論文の概要: Cross-Modality Perturbation Synergy Attack for Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10090v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 15:56:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 15:57:55.433659
- Title: Cross-Modality Perturbation Synergy Attack for Person Re-identification
- Title（参考訳）: 人物再識別のためのクロスモーダル摂動シナジー攻撃
- Authors: Yunpeng Gong and others
- Abstract要約: 相互モダリティReIDの主な課題は、異なるモダリティ間の視覚的差異を効果的に扱うことである。
既存の攻撃方法は、目に見える画像のモダリティの特徴に主に焦点を当てている。
本研究では,クロスモーダルReIDに特化して設計されたユニバーサル摂動攻撃を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been significant research focusing on addressing
security concerns in single-modal person re-identification (ReID) systems that
are based on RGB images. However, the safety of cross-modality scenarios, which
are more commonly encountered in practical applications involving images
captured by infrared cameras, has not received adequate attention. The main
challenge in cross-modality ReID lies in effectively dealing with visual
differences between different modalities. For instance, infrared images are
typically grayscale, unlike visible images that contain color information.
Existing attack methods have primarily focused on the characteristics of the
visible image modality, overlooking the features of other modalities and the
variations in data distribution among different modalities. This oversight can
potentially undermine the effectiveness of these methods in image retrieval
across diverse modalities. This study represents the first exploration into the
security of cross-modality ReID models and proposes a universal perturbation
attack specifically designed for cross-modality ReID. This attack optimizes
perturbations by leveraging gradients from diverse modality data, thereby
disrupting the discriminator and reinforcing the differences between
modalities. We conducted experiments on two widely used cross-modality
datasets, namely RegDB and SYSU, which not only demonstrated the effectiveness
of our method but also provided insights for future enhancements in the
robustness of cross-modality ReID systems.
- Abstract（参考訳）: 近年,rgb画像に基づくreid(single-modal person re-identification)システムにおいて,セキュリティ上の懸念に対処する研究が盛んに行われている。
しかし、赤外線カメラで撮影された画像を含む実用的な用途で一般的に見られるクロスモダリティシナリオの安全性は十分に注目されていない。
相互モダリティReIDの主な課題は、異なるモダリティ間の視覚的差異を効果的に扱うことである。
例えば、赤外線画像は、色情報を含む可視画像とは異なり、通常グレースケールである。
既存の攻撃方法は、可視画像モダリティの特徴に重点を置いており、他のモダリティの特徴や異なるモダリティ間のデータ分布の変化を見渡している。
この監視は、様々なモードにわたる画像検索におけるこれらの手法の有効性を損なう可能性がある。
本研究は, クロスモダリティReIDモデルの安全性に関する最初の調査であり, クロスモダリティReIDに特化して設計された普遍的摂動攻撃を提案する。
この攻撃は、多様なモダリティデータからの勾配を利用して摂動を最適化し、判別器を乱し、モダリティ間の差異を補強する。
regdbとsysuという2つの多種多様なクロスモダリティデータセットについて実験を行い,本手法の有効性を実証するとともに,今後のクロスモダリティreidシステムのロバスト性向上に向けた知見を提供した。
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