論文の概要: Revealing Unintentional Information Leakage in Low-Dimensional Facial Portrait Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09306v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 12:01:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:39:11.867734
• Title: Revealing Unintentional Information Leakage in Low-Dimensional Facial Portrait Representations
• Title（参考訳）: 低次元顔画像における意図しない情報漏洩の発見
• Authors: Kathleen Anderson, Thomas Martinetz,
• Abstract要約: ニューラルネットワークの低次元出力に意図せずに漏れ込むことのできる情報を評価する。 顔画像の抽象的な属性のみを記述しようとする40要素または32要素特徴ベクトルから入力画像を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We evaluate the information that can unintentionally leak into the low dimensional output of a neural network, by reconstructing an input image from a 40- or 32-element feature vector that intends to only describe abstract attributes of a facial portrait. The reconstruction uses blackbox-access to the image encoder which generates the feature vector. Other than previous work, we leverage recent knowledge about image generation and facial similarity, implementing a method that outperforms the current state-of-the-art. Our strategy uses a pretrained StyleGAN and a new loss function that compares the perceptual similarity of portraits by mapping them into the latent space of a FaceNet embedding. Additionally, we present a new technique that fuses the output of an ensemble, to deliberately generate specific aspects of the recreated image.
• Abstract（参考訳）: 顔画像の抽象的な属性のみを記述しようとする40要素または32要素特徴ベクトルからの入力画像を再構成することにより、ニューラルネットワークの低次元出力に意図せずに漏洩できる情報を評価する。 再構成は、特徴ベクトルを生成するイメージエンコーダへのブラックボックスアクセスを使用する。 過去の研究以外では、画像生成と顔の類似性に関する最近の知識を活用し、現在の最先端技術よりも優れた手法を実装した。 我々の戦略は、事前訓練されたStyleGANと、FaceNet埋め込みの潜在空間にマッピングすることで、ポートレートの知覚的類似性を比較する新しいロス関数を使用する。 さらに,アンサンブルの出力を融合させ,再生画像の特定の側面を意図的に生成する手法を提案する。

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