I detta papper designar och utvärderar vi en convolutional autoencoder som stör en indata ansikte bild för att ge integritet till ett ämne. Specifikt, den föreslagna autoencoder omvandlar en ingång ansikte bild så att den omvandlade bilden kan användas framgångsrikt för ansiktsigenkänning men inte för kön klassificering. För att utbilda denna autoencoder föreslår vi ett nytt utbildningsprogram, kallat semiadversariell utbildning i detta arbete. Utbildningen underlättas genom att en semi-adversarial modul som består av en extra kön klassificering och en extra ansikte matcher till autoencoder. Den objektiva funktion som används för att utbilda detta nätverk har tre termer: en för att säkerställa att den perturbed bilden är en realistisk ansiktsbild, en annan för att säkerställa att kön attribut i ansiktet är förvirrade, och en tredje för att säkerställa att biometriska igenkänning prestanda på grund av den perturbed bilden inte påverkas. Omfattande experiment bekräftar den föreslagna arkitekturens effektivitet när det gäller att utvidga könsintegriteten till att omfatta ansiktsbilder. I detta arbete utvecklar vi en convolutional autoencoder (CAE) som genererar en perturbed ansikte bild som kan användas framgångsrikt av en ansikte matcher men inte av en kön klassificerare. Den föreslagna CAE kallas för ett semiadversarialt nätverk, eftersom dess utdata är kontradiktoriska för könsklassificeringen men inte för ansiktsmatcharen. Det föreslagna nätverket kan lätt användas med andra attribut (t.ex. ålder eller ras). I princip kan utformningen av det semi-adversariala nätverket användas i andra problemområden där det finns ett behov av att förvirra vissa klassificerare samtidigt behålla nyttan av andra klassificerare. 82 2018 Internationell konferens om biometri 0-7695-6403-8/18/31.00
För att ta itu med denna fråga, Mirjali m.fl. REF utvecklade en autoencoder kallad Semi Adversarial Network (SAN) för att generera perturbed ansikte bilder som skulle kunna generalisera över osynliga kön klassificerare.
Semi-adversarial Networks: Convolutional Autoencoders for Imparting Privacy to Face Images
{'venue': '2018 International Conference on Biometrics (ICB)', 'journal': '2018 International Conference on Biometrics (ICB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}