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2025-04-10 更新
Detecting Near-Duplicate Face Images
Authors:Sudipta Banerjee, Arun Ross
Near-duplicate images are often generated when applying repeated photometric and geometric transformations that produce imperceptible variants of the original image. Consequently, a deluge of near-duplicates can be circulated online posing copyright infringement concerns. The concerns are more severe when biometric data is altered through such nuanced transformations. In this work, we address the challenge of near-duplicate detection in face images by, firstly, identifying the original image from a set of near-duplicates and, secondly, deducing the relationship between the original image and the near-duplicates. We construct a tree-like structure, called an Image Phylogeny Tree (IPT) using a graph-theoretic approach to estimate the relationship, i.e., determine the sequence in which they have been generated. We further extend our method to create an ensemble of IPTs known as Image Phylogeny Forests (IPFs). We rigorously evaluate our method to demonstrate robustness across other modalities, unseen transformations by latest generative models and IPT configurations, thereby significantly advancing the state-of-the-art performance by 42% on IPF reconstruction accuracy.
当应用重复的光度学和几何变换来生成原始图像的不易察觉的变种时，通常会生成近似重复图像。因此，大量近似重复图像可能在线循环传播，引发版权侵权问题。当生物识别数据通过此类细微变换进行修改时，问题更加严重。在这项工作中，我们解决了人脸图像中近似重复检测的难题，首先是从一组近似重复图像中识别出原始图像，其次是推断原始图像与近似重复图像之间的关系。我们使用图论方法构建了一个类似树的结构，称为图像进化树（IPT），以估计这种关系，即确定它们的生成顺序。我们进一步将我们的方法扩展到创建称为图像进化森林（IPF）的IPT集合。我们进行严格评估我们的方法，以证明其在其他模式、最新生成模型和IPT配置所生成的未见过的转换中的稳健性，从而显著提高了IPF重建准确性的最新技术水平，提高了42%。
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PDF Accepted at IEEE T-BIOM
Summary
该文本介绍了在人脸识别领域中，通过应用重复的光度和几何变换生成近重复图像所带来的版权侵犯问题。为解决这一问题，该文提出了一种方法，首先识别原始图像，然后推断其与近重复图像之间的关系。通过构建图像进化树（IPT）并利用图论方法估计关系，确定生成序列。此外，该文还扩展了方法创建了图像进化森林（IPFs）。经过严格评估，该方法在IPFs重建准确性方面显著提高了最新生成模型的未见变换和其他模式的稳健性，提高了42%。
Key Takeaways
- 近重复图像是通过反复的光度和几何变换生成，可能引发版权侵犯问题。
- 在人脸识别领域，识别原始图像是解决问题的第一步。
- 通过构建图像进化树（IPT）来推断原始图像和近重复图像之间的关系。
- 使用图论方法来确定生成图像的序列。
- 扩展了方法创建了图像进化森林（IPFs）以提高稳健性。
- 评估结果显示，该方法在IPFs重建准确性方面显著提高。
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