Ny forskning har föreslagit användning av Semi Adversarial Networks (SAN) för att förmedla integritet till ansikte bilder. SAN är konvolutionella autokodare som perturb ansikte bilder sådan att de perturbed bilder inte tillförlitligt kan användas av ett attribut klassificerare (t.ex. en kön klassificerare) men kan fortfarande användas av en ansikte matcher för matchande ändamål. Det har dock inte visats i litteraturen att SAN är allmänt tillämplig på flera godtyckliga könsklassificeringar. I detta arbete tar vi itu med generaliseringsfrågan genom att utforma en ensemble SAN-modell som genererar en mängd olika perturbed-utgångar för en given ingångsbild. Detta uppnås genom att upprätthålla mångfalden bland de enskilda modellerna i ensemblen genom användning av olika dataförstärkande tekniker. Målet är att se till att minst ett av de perturbed output ansikten kommer att förvirra en godtycklig, tidigare osedda kön klassificerare. Omfattande experiment med hjälp av olika osynliga könsklassificeringar och ansiktsmatchare utförs för att visa effektiviteten i det föreslagna paradigmet för att ge könsintegritet till ansiktsbilder.
I REF undersökte vi generaliseringen av SAN-modeller över flera godtyckliga könsklassificeringar och formulerade en ensemble SAN-modell med ett utbildningsprogram baserat på olika dataförstärkningstekniker, för att öka mångfalden i SAN-modellernas ensemble.
Gender Privacy: An Ensemble of Semi Adversarial Networks for Confounding Arbitrary Gender Classifiers
{'venue': '2018 IEEE 9th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'journal': '2018 IEEE 9th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}