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トロント大学、顔認識システムを混乱させプライバシ保護する敵対的生成ネットワークを用いたシステム発表。SNSでの特定や画像検索などで活用

トロント大学の研究者チームは、顔認識システムを混乱させる敵対的生成ネットワークを用いたプライバシフィルタ・アルゴリズムを発表しました。

本アルゴリズムは、画像内の人物顔を識別するように設計された顔認識ツールを動的に混乱させ、ユーザのプライバシを守ります。システムは、敵対的生成ネットワークを用いており、強固な顔検出ネットワークと顔検出を無効にするネットワークを競い合わせ精度を高めます。

実験では、いろんな異なる条件下(種族、照明、環境等)の600以上の顔データセットでテストされ、もともと100%検出率だったものを0.5%に減らすことに成功しました。

これらのことで、ソーシャルネットワークなどに投稿する自分の顔の特定などを防ぐことができ、また、、画像ベースの検索、特徴の識別、感情特定、人種の推定、自動的に抽出することができる他のすべての顔ベースの属性も混乱させることができるとしています。

本チームは、アプリやWebサイト経由で本システムを公開したいと考えています。