LenslessFace: 面向隐私保护人脸验证的端到端优化无透镜系统
计算机视觉与模式识别
2024-06-07 v1
摘要
无透镜相机创新性地用超薄平面光学元件取代传统透镜，将光线直接编码到传感器上，生成无法直接识别的图像。这种紧凑、轻便且成本低廉的成像方案具有天然的隐私优势，使其在人脸验证等隐私敏感应用中颇具吸引力。典型的无透镜人脸验证采用先重建后验证的两阶段流程，这会带来重建人脸导致的隐私风险和高计算成本。本文提出一种端到端优化方法，直接在编码后的无透镜图像上进行隐私保护的人脸验证，确保整个软件流水线保持编码状态，中间结果不出现可见人脸。为实现这一目标，我们提出了多项技术来应对无透镜设置带来的独特挑战（该设置排除了传统的人脸检测和对齐）。具体而言，我们提出了一种人脸中心对齐方案、一种增强课程以建立对变化的鲁棒性，以及一种知识蒸馏方法以平滑优化并提升性能。在模拟和真实环境下的评估表明，我们的方法在提升隐私和效率的同时，优于两阶段无透镜验证方法。项目网站：\url{lenslessface.github.io}。
引用
@article{arxiv.2406.04129,
title = {LenslessFace: An End-to-End Optimized Lensless System for Privacy-Preserving Face Verification},
author = {Xin Cai and Hailong Zhang and Chenchen Wang and Wentao Liu and Jinwei Gu and Tianfan Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.04129},
year = {2024}
}
备注
under review