論文の概要: Hide and Seek: How Does Watermarking Impact Face Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18890v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 17:27:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 12:48:52.945144
• Title: Hide and Seek: How Does Watermarking Impact Face Recognition?
• Title（参考訳）: Hide and Seek: 透かしは顔認識にどのように影響するか?
• Authors: Yuguang Yao, Steven Grosz, Sijia Liu, Anil Jain,
• Abstract要約: 画像に所有権署名を埋め込むデジタル透かしが顔認識モデルの有効性に与える影響について検討する。 透かしは画像のロバストな属性を可能にするが,顔認識精度はわずかに低下することがわかった。 この研究は、顔認識における生成モデルの責任ある利用に向けた重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.665167725887667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent progress in generative models has revolutionized the synthesis of highly realistic images, including face images. This technological development has undoubtedly helped face recognition, such as training data augmentation for higher recognition accuracy and data privacy. However, it has also introduced novel challenges concerning the responsible use and proper attribution of computer generated images. We investigate the impact of digital watermarking, a technique for embedding ownership signatures into images, on the effectiveness of face recognition models. We propose a comprehensive pipeline that integrates face image generation, watermarking, and face recognition to systematically examine this question. The proposed watermarking scheme, based on an encoder-decoder architecture, successfully embeds and recovers signatures from both real and synthetic face images while preserving their visual fidelity. Through extensive experiments, we unveil that while watermarking enables robust image attribution, it results in a slight decline in face recognition accuracy, particularly evident for face images with challenging poses and expressions. Additionally, we find that directly training face recognition models on watermarked images offers only a limited alleviation of this performance decline. Our findings underscore the intricate trade off between watermarking and face recognition accuracy. This work represents a pivotal step towards the responsible utilization of generative models in face recognition and serves to initiate discussions regarding the broader implications of watermarking in biometrics.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩は、顔画像を含む非常に現実的な画像の合成に革命をもたらした。 この技術開発は、高い認識精度とデータプライバシのためのトレーニングデータ拡張のような、顔認識に間違いなく役立っている。 しかし、コンピュータ生成画像の責任ある使用と適切な属性に関する新たな課題も導入している。 画像に所有権署名を埋め込むデジタル透かしが顔認識モデルの有効性に与える影響について検討する。 本稿では,この課題を体系的に検討するために,顔画像生成,透かし,顔認識を統合した包括的パイプラインを提案する。 提案手法は,エンコーダデコーダアーキテクチャをベースとして,実顔画像と合成顔画像の両方からの署名を埋め込んで回収する。 ワイドな実験を通して、透かしは頑健な画像帰属を可能にするが、顔の認識精度はわずかに低下し、特に難解なポーズや表情を持つ顔画像には顕著であることを明らかにした。 さらに,透かし画像の顔認識モデルを直接訓練することで,この性能低下の緩和に限界があることがわかった。 以上の結果から,透かしと顔認識の精度の複雑なトレードオフが浮き彫りになった。 この研究は、顔認識における生成モデルの責任ある利用に向けた重要なステップであり、バイオメトリックスにおける透かしの広範な意味に関する議論を始めるのに役立っている。

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