化粧品は顔認識技術を騙せるのか？

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ネゲブ・ベングリオン大学の新たな研究により、顔認識ソフトウェアを回避できるコンピューター生成のメイクアップパターンが発見された。デジタル的および物理的に施されたメイクは、最大 98% の成功率で一部の顔認識システムを騙すことができます。

この実験では、システムがボランティアの身元を識別しやすくするために、研究者らが20人のボランティアをブラックリストに登録したとみられる。その後、研究者らは YouCam Makeup 自撮りアプリを使用して、顔の識別可能な領域のヒートマップに基づいて顔画像をデジタル画像化しました。その後、メイクアップアーティストは化粧品を使用してボランティアにデジタルメイクをシミュレートし、対象モデルが実際の状況でどのように反応するかをテストしました。

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研究者らは現実世界をシミュレートしたシナリオでこの技術をテストしたと報告されている。ボランティアたちは2台のカメラが設置された廊下を歩き、その際に評価システムが彼らを識別した。

「この研究結果には驚きました」と、この研究の主執筆者で博士課程の学生でもあるニツァン・ガイタン氏は言う。「メイクアップアーティストは、画像のパターンをそのまま顔にコピーしただけです。コピーは正確ではありませんが、それでも効果はあります。」

論文の結論が「この技術は、FaceNet モデルと LResNet モデルの両方のデジタル実験で 100% の成功を達成しました。物理的な実験では、参加者の 47.6% が化粧をしておらず、33.7% が化粧をしていました。この方法を使用した人物は、フレームの 1.2% でのみ認識されました」であることは特筆に値します。

さらに、この論文では次のようにも述べられている。「ブラックボックスのシナリオでは、標的の FR モデル、そのアーキテクチャ、およびあらゆるパラメータにアクセスできないため、攻撃者はカメラに捕らえられる前に自分の顔を変えるという選択肢しか残されていない。」

興味深いことに、メイクアップを使って顔認識システムを騙すのは研究者が初めてではない。

2010年に、アーティストのアダム・ハーヴェイ氏のCVダズルプロジェクトでは、アルゴリズムを阻止するためにデザインされた一連のメイクアップが披露されました。アーティストは、第一次世界大戦で海軍の船に使用された「ダズル」迷彩からインスピレーションを得ました。

また、他人の顔を模倣した「マスターフェイス」を作成するなど、デジタルシミュレーションを通じて顔認識システムを回避する研究も盛んに行われている。この論文は、帽子に印刷可能なステッカーを貼ることで顔認識システムを回避できることを示す研究と、眼鏡のフレームに印刷できることを示す別の研究を引用している。

これらの方法は、顔認識アルゴリズムから人物を隠すことができる一方で、空港に行こうとしているときなど、人混みの中で非常に目立つようになるという副作用があります。

この人物は「私は通常、現在の顔認識技術を信用していません。この分野には多くの問題があります。しかし、技術はどんどん良くなってきていると思います」と語った。

この記事は、https://www.vice.com/en/article/k78v9m/researchers-defeated-advanced-facial-recognition-tech-using-makeup から翻訳されたものです。