論文の概要: FairDeFace: Evaluating the Fairness and Adversarial Robustness of Face Obfuscation Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08731v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 01:49:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-13 15:39:50.937083
- Title: FairDeFace: Evaluating the Fairness and Adversarial Robustness of Face Obfuscation Methods
- Title（参考訳）: FairDeFace: 顔難読化手法の公正性と対向ロバスト性の評価
- Authors: Seyyed Mohammad Sadegh Moosavi Khorzooghi, Poojitha Thota, Mohit Singhal, Abolfazl Asudeh, Gautam Das, Shirin Nilizadeh,
- Abstract要約: 本稿では,顔難読化手法の対向的堅牢性と公正性を評価するためのフレームワークであるFairDeFaceを紹介する。
このフレームワークは、データベンチマーク、顔検出および認識アルゴリズム、敵モデル、ユーティリティ検出モデル、公正度メトリクスを含む一連のモジュールを導入している。
現在の実装では、FairDeFaceには6つの攻撃と、いくつかのプライバシ、ユーティリティ、フェアネスのメトリクスが組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.0796763268436
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- Abstract: The lack of a common platform and benchmark datasets for evaluating face obfuscation methods has been a challenge, with every method being tested using arbitrary experiments, datasets, and metrics. While prior work has demonstrated that face recognition systems exhibit bias against some demographic groups, there exists a substantial gap in our understanding regarding the fairness of face obfuscation methods. Providing fair face obfuscation methods can ensure equitable protection across diverse demographic groups, especially since they can be used to preserve the privacy of vulnerable populations. To address these gaps, this paper introduces a comprehensive framework, named FairDeFace, designed to assess the adversarial robustness and fairness of face obfuscation methods. The framework introduces a set of modules encompassing data benchmarks, face detection and recognition algorithms, adversarial models, utility detection models, and fairness metrics. FairDeFace serves as a versatile platform where any face obfuscation method can be integrated, allowing for rigorous testing and comparison with other state-of-the-art methods. In its current implementation, FairDeFace incorporates 6 attacks, and several privacy, utility and fairness metrics. Using FairDeFace, and by conducting more than 500 experiments, we evaluated and compared the adversarial robustness of seven face obfuscation methods. This extensive analysis led to many interesting findings both in terms of the degree of robustness of existing methods and their biases against some gender or racial groups. FairDeFace also uses visualization of focused areas for both obfuscation and verification attacks to show not only which areas are mostly changed in the obfuscation process for some demographics, but also why they failed through focus area comparison of obfuscation and verification.
- Abstract（参考訳）: 顔の難読化メソッドを評価するための共通プラットフォームとベンチマークデータセットの欠如は、任意の実験、データセット、メトリクスを使用して、すべてのメソッドがテストされるという課題だった。
以前の研究では、顔認識システムは一部の人口集団に対して偏見を示すことが示されているが、顔難読化手法の公正性に関する理解には、大きなギャップがある。
公正な顔の難読化法を提供することは、様々な人口集団の平等な保護を確保することができる。
これらのギャップに対処するために,顔難読化手法の対向的堅牢性と公正性を評価するために,FairDeFaceという包括的フレームワークを提案する。
このフレームワークは、データベンチマーク、顔検出および認識アルゴリズム、敵モデル、ユーティリティ検出モデル、公正度メトリクスを含む一連のモジュールを導入している。
FairDeFaceは、あらゆる顔難読化メソッドを統合することができる汎用プラットフォームとして機能し、厳密なテストと、他の最先端のメソッドとの比較を可能にする。
現在の実装では、FairDeFaceには6つの攻撃と、いくつかのプライバシ、ユーティリティ、フェアネスのメトリクスが組み込まれている。
FairDeFaceを用いて500以上の実験を行い、7つの顔難読化手法の対向ロバスト性を評価し,比較した。
この広範な分析は、既存の方法の堅牢性の度合いと、一部の性別や人種集団に対する彼らの偏見の両方において、多くの興味深い発見につながった。
FairDeFaceはまた、難読化と検証攻撃の両方に焦点を絞った領域の可視化を使用して、一部の人口統計学の難読化プロセスにおいてどの領域がほとんど変更されているかを示すだけでなく、難読化と検証の焦点領域比較で失敗した理由も示している。
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