基于函数秘密共享的鲁棒肤色驱动隐私保护人脸识别
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
在这项工作中，我们利用人脸图像中的纯肤色块作为附加信息，并行训练一个辅助肤色特征提取器和人脸识别模型，以提高最先进隐私保护人脸识别系统的性能。我们的解决方案对黑盒攻击和成熟的基于生成对抗网络的图像恢复具有鲁棒性。我们分析了先前工作中的潜在风险，其中提出的余弦相似度计算可能直接泄露服务器端存储的受保护预计算嵌入。我们提出了一种基于函数秘密共享的人脸嵌入比较协议，无任何中间结果泄露。此外，我们在实验中表明，与基于秘密共享的协议相比，所提出的协议效率更高。
引用
@article{arxiv.2407.05045,
title = {Robust Skin Color Driven Privacy Preserving Face Recognition via Function Secret Sharing},
author = {Dong Han and Yufan Jiang and Yong Li and Ricardo Mendes and Joachim Denzler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05045},
year = {2024}
}
备注
Accepted at ICIP2024