Техника распознавания “анти-лицо” на основе камеры

Campro находится внутри модуля камеры для достижения антифационного распознавания (AFR) во время генерации изображений, то есть, сохраняющего конфиденциальность при рождении, в то время как традиционные методы AFR десенсибилизируют необработанные изображения, выводящие модуль камеры, то есть на основе постопроцессыПолемКредит: Zhu et al.

Системы распознавания лиц, вычислительные инструменты, которые могут распознавать отдельных лиц на изображениях или видеозаписи, в настоящее время широко используются во всем мире.Некоторые пользователи и разработчики, однако, вызывали проблемы, связанные с конфиденциальностью, поскольку по определению методов распознавания лиц полагаются на изображения, которые отражают лица людей.Можно использовать методы распознавания лиц, чтобы идентифицировать человека по его/ее лицу без разрешения.

Таким образом, некоторые недавние исследования по информатике изучают возможность предотвращения несанкционированного распознавания лиц, распознавания пользователей путем запугивания, синтеза или изменения изображений, для повышения конфиденциальности пользователей.Эта область исследований в настоящее время широко упоминается как антифационное распознавание (AFR).

Исследователи в USSLAB в Университете Чжэцзян недавно разработали CamPro, новую технику, предназначенную для достижения AFR на уровне датчика камеры, создавая изображения, которые могут защитить конфиденциальность лица пользователей, не влияя на другие приложения, такие как распознавание деятельности.Их статья, принятая NDSS 2024 и предварительно опубликованная на сервере Arxiv Preprint, демонстрирует предлагаемую технику с использованием изображений, сделанных широко доступными камерами.

«Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) способствовало различным приложениям компьютерного зрения, которые распознают человеческую деятельность»,-сказал Tech Xplore Венджун Чжу, соавтор статьи.«Тем не менее, конфиденциальная личная информация (PII), особенно лица на изображениях, одновременно собирается и загружается на неуверенные сторонние серверы. С этой целью мы предлагаем технологию защиты лиц на основе лиц на основе лиц, Campro,.Это может переделать товарную камеру в камеру с уединением, которая не может запечатлеть особенности лица для идентификации, то есть антифационное распознавание (AFR) ».

Большинство ранее введенных подходов AFR основаны на пост-обработке, что по сути означает, что они модифицируют изображения, полученные камерами после их принятия.С другой стороны, техника Campro, разработанная USSLAB, просто начинает работать, когда изображения генерируются датчиками камеры, поэтому злонамеренному пользователям будет труднее обходить.Исследователи назвали эту парадигму «конфиденциальностью конфиденциальности при рождении».

«Модуль камеры обычно состоит из датчика изображения (CMOS или CCD) и процессора сигнала изображения (ISP)», - объяснил Чжу.«Датчик изображения преобразует воспринимаемые огни в необработанные показания (необработанные), а затем ISP, специализированное оборудование для обработки сигналов, преобразует необработанное в стандартное изображение RGB (SRGB), которое согласуется с человеческими визуальными системами».

Системы ISP являются важными компонентами современных цифровых камер, которые имеют две основные функции.Во -первых, они обеспечивают эффективное преобразование необработанных изображений в изображения SRGB.Кроме того, они предлагают контроль над датчиками, способствующими захватыванию изображений, например, настройки ставни и чувствительности ISO для реализации автоматического воздействия (AE).

«Из -за развязкой конструкции датчика изображения и интернет -провайдера интернет -провайдеры часто предоставляют набор настраиваемых параметров, чтобы удовлетворить различные датчики», - сказал Чжу.”CamPro использует эти настраиваемые параметры ISP для достижения функциональности защиты конфиденциальности. Хотя первоначальная цель этих параметров заключаетсяПриложения визуального распознавания, например, обнаружение человека, оценка позы и т. Д. »

В рамках своего недавнего исследования Чжу и его коллеги в основном сосредоточились на процессе коррекции гамма-камеры (то есть гамма) и так называемой матрице коррекции цвета (CCM).Чтобы достичь оптимальных параметров, которые позволяют распознавать людей, не ставя под угрозу их конфиденциальность, они эмулировали процесс, посредством которого изображения фиксируются, а также вводя новую технику оптимизации на основе состязательных сетей.

«Мы заметили, что качество защищенных изображений может не соответствовать требованиям взгляда на человека», - сказал Чжу.«Поэтому мы реализуем обученный усилитель изображения для восстановления качества изображения».

В отличие от других систем AFR, Campro работает внутри камеры, регулируя существующие параметры ISP, не требуя перепроектирования камеры.Это может значительно упростить его развертывание в реальном мире, так как это не повлекло за собой представление совершенно новых чувствительных устройств.

«Мы считаем, что эта работа является новаторской. Мало того, что она достигла защиты конфиденциальности изображения на уровне датчика, но и предлагает полную функциональную цепочку от удаления информации до восстановления изображения, визуальных задач и легко развернуть»,-сказал Чжу.

В начальных тестах было обнаружено, что CamPro хорошо обобщается по различным системам идентификации лиц черной ящики, снижая среднюю точность идентификации лица до 0,3%.Кроме того, было обнаружено, что он устойчив к кибератакам белой коробки, которые входные модели распознавания лиц, чтобы обойти эффекты систем AFR.

«Campro больше подходит для определенных специализированных камер, таких как те, которые используются в умных домах для обнаружения падения пожилых людей и т. Д.», - сказал Чжу.«Эти камеры должны выполнять некоторые визуальные задачи, не требуя информации о лице. Campro может эффективно предотвратить злонамеренную информацию и использоваться в различных сценариях».

Новая система, созданная этой командой исследователей, может быть вскоре развернута и проверена в реальных условиях, чтобы дополнительно изучить его потенциал.Кроме того, Campro может вдохновить на разработку других подходов AFR, которые используют внутренние параметры камер и датчиков.

«Мы обнаруживаем, что потенциальный злоумышленник может легко собирать конфиденциальную личную информацию из показаний датчиков», - добавил Чжу.«Мы предполагаем, что будущие приложения должны получить только связанную информацию из данных датчика. Поэтому мы планируем изучить больше видов датчиков, кроме камеры, с парадигмой сохранения конфиденциальности при рождении. Для Campro мы планируем улучшить егоОбщая производительность и попытка сделать его продуктом ».

Больше информации: Wenjun Zhu et al., Campro: антифиальное распознавание на основе камеры, Arxiv (2024).Doi: 10.48550/arxiv.2401.00151