Reversing Deep Face Embeddings with Probable Privacy Protection

要約

一般に、プライバシーを強化する顔認識システムは、顔の埋め込みを永続的に保護するように設計されています。
最近、ソフトバイオメトリック属性をキャンセルすることを目的として、いわゆるソフトバイオメトリックプライバシー強化アプローチが導入されました。
これらの方法では、顔の埋め込みから推測できるソフト バイオメトリック情報 (性別または肌の色) の量が制限されます。
これまでの研究では、プライバシー保護機能を評価する際には、厳密な評価と標準化された評価プロトコルに関する研究の必要性が強調されてきました。
この事実に動機付けられて、この論文は、ソフトバイオメトリックプライバシー保護を提供すると主張する方法によって非可逆性要件がどの程度満たされることができるかを調査します。
さらに、最先端の顔埋め込み抽出器の詳細な脆弱性評価が、プライバシー保護に使用される変換の複雑さの観点から分析されます。
これに関連して、ソフトな生体認証プライバシー保護を破るために、保護された顔の埋め込みに対してよく知られている最先端の顔画像再構成アプローチが評価されています。
実験結果は、保護アルゴリズムの複雑さに応じて、バイオメトリックプライバシー強化顔埋め込みが最大約 98% の精度で再構築できることを示しています。

要約(オリジナル)

Generally, privacy-enhancing face recognition systems are designed to offer permanent protection of face embeddings. Recently, so-called soft-biometric privacy-enhancement approaches have been introduced with the aim of canceling soft-biometric attributes. These methods limit the amount of soft-biometric information (gender or skin-colour) that can be inferred from face embeddings. Previous work has underlined the need for research into rigorous evaluations and standardised evaluation protocols when assessing privacy protection capabilities. Motivated by this fact, this paper explores to what extent the non-invertibility requirement can be met by methods that claim to provide soft-biometric privacy protection. Additionally, a detailed vulnerability assessment of state-of-the-art face embedding extractors is analysed in terms of the transformation complexity used for privacy protection. In this context, a well-known state-of-the-art face image reconstruction approach has been evaluated on protected face embeddings to break soft biometric privacy protection. Experimental results show that biometric privacy-enhanced face embeddings can be reconstructed with an accuracy of up to approximately 98%, depending on the complexity of the protection algorithm.

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