論文の概要: Explainable AI for Analyzing Person-Specific Patterns in Facial Recognition Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17457v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 07:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.274915
• Title: Explainable AI for Analyzing Person-Specific Patterns in Facial Recognition Tasks
• Title（参考訳）: 顔認識課題における人物特徴パターン分析のための説明可能なAI
• Authors: Paweł Jakub Borsukiewicz, Jordan Samhi, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé,
• Abstract要約: 本稿では,個々のレベルでの認識に最も寄与する顔領域を識別する新しい手法であるレイヤ埋め込み活性化マッピング(LEAM)を紹介する。 LEAMは、これらのシステムの動作を理解するために設計された説明可能性技術であり、将来のプライバシー保護研究に影響を及ぼす洞察を提供する。 以上の結果から,顔認識モデルでは顔画像の中心領域が優先される一方で,複数の顔フラグメントに注意が分散していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.507024850401754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of facial recognition systems presents major privacy risks, driving the need for effective countermeasures. Current adversarial techniques apply generalized methods rather than adapting to individual facial characteristics, limiting their effectiveness and inconspicuousness. In this work, we introduce Layer Embedding Activation Mapping (LEAM), a novel technique that identifies which facial areas contribute most to recognition at an individual level. Unlike adversarial attack methods that aim to fool recognition systems, LEAM is an explainability technique designed to understand how these systems work, providing insights that could inform future privacy protection research. We integrate LEAM with a face parser to analyze data from 1000 individuals across 9 pre-trained facial recognition models. Our analysis reveals that while different layers within facial recognition models vary significantly in their focus areas, these models generally prioritize similar facial regions across architectures when considering their overall activation patterns, which show significantly higher similarity between images of the same individual (Bhattacharyya Coefficient: 0.32-0.57) vs. different individuals (0.04-0.13), validating the existence of person-specific recognition patterns. Our results show that facial recognition models prioritize the central region of face images (with nose areas accounting for 18.9-29.7% of critical recognition regions), while still distributing attention across multiple facial fragments. Proper selection of relevant facial areas was confirmed using validation occlusions, based on just 1% of the most relevant, LEAM-identified, image pixels, which proved to be transferable across different models. Our findings establish the foundation for future individually tailored privacy protection systems centered around LEAM's choice of areas to be perturbed.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムの普及は、大きなプライバシーリスクをもたらし、効果的な対策の必要性を喚起する。 現在の敵対的手法は、個々の顔の特徴に適応するよりも一般化された手法を適用し、その効果と不明瞭さを制限している。 本研究では,個々のレベルでの認識に最も寄与する顔領域を識別する新しい手法であるレイヤ埋め込み活性化マッピング(LEAM)を紹介する。 不正な認識システムを目的とした敵攻撃手法とは異なり、LEAMはこれらのシステムがどのように機能するかを理解するために設計された説明可能性技術であり、将来のプライバシー保護研究に影響を及ぼす洞察を提供する。 LEAMを顔解析装置と統合し、9つの事前訓練された顔認識モデルにわたる1000人の個人データを分析する。 分析の結果、顔認識モデル内の異なる層は焦点領域で大きく異なるが、これらのモデルは一般的に、全体のアクティベーションパターンを考慮した場合、アーキテクチャ全体にわたって類似した顔領域を優先し、同一人物の画像(バタチャリア係数0.32-0.57)と異なる個人(0.04-0.13)の類似性を示し、個人固有の認識パターンの存在を検証している。 以上の結果から,顔画像の中央領域(鼻領域は18.9～29.7%)が優先される一方で,複数の顔フラグメントに注目が集まっていることが示唆された。 顔領域の適切な選択は、最も関連性の高いLEAM識別画像ピクセルのわずか1%に基づいて、バリデーションオクルージョンを用いて確認された。 本研究は, LEAMの摂動領域選択を中心に, 個別にカスタマイズされたプライバシー保護システムの基礎を確立した。

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