Biometric Template Protection for Neural-Network-based Face Recognition Systems: A Survey of Methods and Evaluation Techniques

要約

自動顔認識アプリケーションのユビキタス化に伴い、これらのシステムで使用される機密性の高い顔データを保護する必要性が高まっています。本論文では、ニューラルネットワークベースの顔認識システムにおいて、顔テンプレート（画像/特徴）を保護するために提案されたバイオメトリックテンプレート保護（BTP）手法のサーベイを行います。BTPは2つのタイプに分類されます。Non-NN方式とNN-learned方式です。Non-NN方式は特徴抽出器としてニューラルネットワーク（NN）を使用しますが、BTP部分はNN以外のアルゴリズムに基づいており、NN-learned方式はNNを使用して、保護されていないテンプレートから保護されたテンプレートを学習させます。本論文では、文献からNon-NNおよびNN学習型の顔BTP手法の例を示し、それらの長所と短所について考察する。また、最も一般的な3つのBTP基準である認識精度、不可逆性、更新性/非連動性の観点から、これらの手法を評価するための手法も調査する。保護された顔認証システムの認識精度は、一般に、標準的な（保護されていない）バイオメトリクスシステムの評価に用いられるのと同じ（経験的）手法を用いて評価されます。しかし、不可逆性、更新性・非連動性の評価の多くは、理論的な仮定・推定や言葉による暗示に基づくものであり、実際の顔認証における実証的な検証は不十分であることが分かっています。そこで、顔BTP手法の不可逆性と更新可能性・非連動性について、より具体的な知見を提供するために、実証的な評価に重点を置くことを推奨します。また、研究対象となったBTPの再現性について、実装コードや評価データセット・手順の公開状況を調査した結果、報告された知見のほとんどを忠実に再現することは困難であることがわかりました。そこで、顔面BTP研究の発展を願い、再現性を高めることを提唱する。

要約(オリジナル)

As automated face recognition applications tend towards ubiquity, there is a growing need to secure the sensitive face data used within these systems. This paper presents a survey of biometric template protection (BTP) methods proposed for securing face templates (images/features) in neural-network-based face recognition systems. The BTP methods are categorised into two types: Non-NN and NN-learned. Non-NN methods use a neural network (NN) as a feature extractor, but the BTP part is based on a non-NN algorithm, whereas NN-learned methods employ a NN to learn a protected template from the unprotected template. We present examples of Non-NN and NN-learned face BTP methods from the literature, along with a discussion of their strengths and weaknesses. We also investigate the techniques used to evaluate these methods in terms of the three most common BTP criteria: recognition accuracy, irreversibility, and renewability/unlinkability. The recognition accuracy of protected face recognition systems is generally evaluated using the same (empirical) techniques employed for evaluating standard (unprotected) biometric systems. However, most irreversibility and renewability/unlinkability evaluations are found to be based on theoretical assumptions/estimates or verbal implications, with a lack of empirical validation in a practical face recognition context. So, we recommend a greater focus on empirical evaluations to provide more concrete insights into the irreversibility and renewability/unlinkability of face BTP methods in practice. Additionally, an exploration of the reproducibility of the studied BTP works, in terms of the public availability of their implementation code and evaluation datasets/procedures, suggests that it would be difficult to faithfully replicate most of the reported findings. So, we advocate for a push towards reproducibility, in the hope of advancing face BTP research.

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