論文の概要: CURE: Centroid-guided Unsupervised Representation Erasure for Facial Recognition Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19562v1
- Date: Tue, 23 Sep 2025 20:42:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.599662
- Title: CURE: Centroid-guided Unsupervised Representation Erasure for Facial Recognition Systems
- Title（参考訳）: CURE:Centroid-guided Unsupervised Representation Erasure for Facial Recognition Systems
- Authors: Fnu Shivam, Nima Najafzadeh, Yenumula Reddy, Prashnna Gyawali,
- Abstract要約: CUREは、顔認識システムのための最初の教師なしアンラーニングフレームワークである。
CUREは、全体的なパフォーマンスを維持しながら、ターゲットとするサンプルを効果的に除去する。
また, 忘れと保持の安定性のバランスをとる新しい尺度, Unlearning Efficiency Score (UES) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the current digital era, facial recognition systems offer significant utility and have been widely integrated into modern technological infrastructures; however, their widespread use has also raised serious privacy concerns, prompting regulations that mandate data removal upon request. Machine unlearning has emerged as a powerful solution to address this issue by selectively removing the influence of specific user data from trained models while preserving overall model performance. However, existing machine unlearning techniques largely depend on supervised techniques requiring identity labels, which are often unavailable in privacy-constrained situations or in large-scale, noisy datasets. To address this critical gap, we introduce CURE (Centroid-guided Unsupervised Representation Erasure), the first unsupervised unlearning framework for facial recognition systems that operates without the use of identity labels, effectively removing targeted samples while preserving overall performance. We also propose a novel metric, the Unlearning Efficiency Score (UES), which balances forgetting and retention stability, addressing shortcomings in the current evaluation metrics. CURE significantly outperforms unsupervised variants of existing unlearning methods. Additionally, we conducted quality-aware unlearning by designating low-quality images as the forget set, demonstrating its usability and benefits, and highlighting the role of image quality in machine unlearning.
- Abstract（参考訳）: 現代のデジタル時代には、顔認識システムは重要なユーティリティを提供し、現代の技術基盤に広く統合されているが、それらの広く使われていることは、プライバシーの深刻な懸念を生じさせ、要求に応じてデータ削除を義務付ける規制を助長している。
機械学習は、トレーニングされたモデルから特定のユーザーデータの影響を選択的に取り除き、全体的なモデル性能を保ちながら、この問題に対処する強力なソリューションとして登場した。
しかし、既存の機械学習技術は、プライバシに制約された状況や大規模でノイズの多いデータセットでは利用できないIDラベルを必要とする教師付き技術に大きく依存している。
この重要なギャップに対処するために、CURE(Centroid-guided Unsupervised Representation Erasure)を導入する。これは、識別ラベルを使わずに動作し、全体的な性能を保ちながらターゲットサンプルを効果的に除去する顔認識システムのための、最初の教師なし未学習フレームワークである。
また,既存の評価指標の欠点に対処し,忘れと保持の安定性のバランスをとる新しい尺度である未学習効率スコア(UES)を提案する。
CUREは、既存の未学習手法の教師なし変種を著しく上回っている。
さらに,低品質イメージを忘れセットとして指定し,そのユーザビリティとメリットを示し,機械学習における画像品質の役割を強調することによって,品質意識の学習を行った。
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