論文の概要: A Machine Learning-Based Secure Face Verification Scheme and Its Applications to Digital Surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21993v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 12:25:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:32.141263
• Title: A Machine Learning-Based Secure Face Verification Scheme and Its Applications to Digital Surveillance
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくセキュア顔認証方式とディジタルサーベイランスへの応用
• Authors: Huan-Chih Wang, Ja-Ling Wu,
• Abstract要約: ほとんどの現実世界の認識システムは、認証に使用される識別に敏感な顔画像を保護することの重要性を無視している。 我々は、DeepID2畳み込みニューラルネットワークを用いて、顔画像の特徴を抽出し、EMアルゴリズムを用いて顔認証問題を解決する。 我々は,3段階のプライバシ懸念に基づいて,地域社会の監視(または入り口)制御のための3つの顔認証システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: Face verification is a well-known image analysis application and is widely used to recognize individuals in contemporary society. However, most real-world recognition systems ignore the importance of protecting the identity-sensitive facial images that are used for verification. To address this problem, we investigate how to implement a secure face verification system that protects the facial images from being imitated. In our work, we use the DeepID2 convolutional neural network to extract the features of a facial image and an EM algorithm to solve the facial verification problem. To maintain the privacy of facial images, we apply homomorphic encryption schemes to encrypt the facial data and compute the EM algorithm in the ciphertext domain. We develop three face verification systems for surveillance (or entrance) control of a local community based on three levels of privacy concerns. The associated timing performances are presented to demonstrate their feasibility for practical implementation.
• Abstract（参考訳）: 顔認証はよく知られた画像解析アプリケーションであり、現代社会の個人を認識するために広く利用されている。 しかし、ほとんどの現実世界の認識システムは、認証に使用される識別に敏感な顔画像を保護することの重要性を無視している。 この問題に対処するために,顔画像の模倣を防ぐセキュアな顔認証システムの実装方法について検討する。 本研究では,DeepID2畳み込みニューラルネットワークを用いて顔画像の特徴を抽出し,EMアルゴリズムを用いて顔認証問題を解く。 顔画像のプライバシを維持するため,同相暗号方式を用いて顔データを暗号化し,EMアルゴリズムを暗号文領域で計算する。 我々は,3段階のプライバシ懸念に基づいて,地域社会の監視(または入り口)制御のための3つの顔認証システムを開発した。 実際の実装の実現可能性を示すため、関連するタイミング性能を示す。

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