逆转深度人脸嵌入及可能的隐私保护
计算机视觉与模式识别
2023-10-05 v1
摘要
一般而言，隐私增强人脸识别系统旨在提供对人脸嵌入的永久保护。近来，所谓的软生物特征隐私增强方法被提出，旨在消除软生物特征属性。这些方法限制了可从人脸嵌入中推断出的软生物特征信息量（性别或肤色）。先前的工作强调了在评估隐私保护能力时，对严格评估和标准化评估协议进行研究的需求。受此事实驱动，本文探讨了声称提供软生物特征隐私保护的方法能在多大程度上满足不可逆性要求。此外，本文根据用于隐私保护的变换复杂度，对最先进的人脸嵌入提取器进行了详细的漏洞评估。在此背景下，一种知名的最先进人脸图像重建方法在受保护的人脸嵌入上进行了评估，以攻破软生物特征隐私保护。实验结果表明，生物特征隐私增强的人脸嵌入可被重建，准确率最高约达 98%，具体取决于保护算法的复杂度。
引用
@article{arxiv.2310.03005,
title = {Reversing Deep Face Embeddings with Probable Privacy Protection},
author = {Daile Osorio-Roig and Paul A. Gerlitz and Christian Rathgeb and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.03005},
year = {2023}
}