Investigating the Impact of Inclusion in Face Recognition Training Data on Individual Face Identification
Notice bibliographique
Résumé
Modern face recognition systems leverage datasets containing images of hundreds of thousands of specific individuals' faces to train deep convolutional neural networks to learn an embedding space that maps an arbitrary individual's face to a vector representation of their identity. The performance of a face recognition system in face verification (1:1) and face identification (1:N) tasks is directly related to the ability of an embedding space to discriminate between identities. Recently, there has been significant public scrutiny into the source and privacy implications of large-scale face recognition training datasets such as MS-Celeb-1M and MegaFace, as many people are uncomfortable with their face being used to train dual-use technologies that can enable mass surveillance. However, the impact of an individual's inclusion in training data on a derived system's ability to recognize them has not previously been studied. In this work, we audit ArcFace, a state-of-the-art, open source face recognition system, in a large-scale face identification experiment with more than one million distractor images. We find a Rank-1 face identification accuracy of 79.71% for individuals present in the model's training data and an accuracy of 75.73% for those not present. This modest difference in accuracy demonstrates that face recognition systems using deep learning work better for individuals they are trained on, which has serious privacy implications when one considers all major open source face recognition training datasets do not obtain informed consent from individuals during their collection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».