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2025-05-02 更新
A Test Suite for Efficient Robustness Evaluation of Face Recognition Systems
Authors:Ruihan Zhang, Jun Sun
Face recognition is a widely used authentication technology in practice, where robustness is required. It is thus essential to have an efficient and easy-to-use method for evaluating the robustness of (possibly third-party) trained face recognition systems. Existing approaches to evaluating the robustness of face recognition systems are either based on empirical evaluation (e.g., measuring attacking success rate using state-of-the-art attacking methods) or formal analysis (e.g., measuring the Lipschitz constant). While the former demands significant user efforts and expertise, the latter is extremely time-consuming. In pursuit of a comprehensive, efficient, easy-to-use and scalable estimation of the robustness of face recognition systems, we take an old-school alternative approach and introduce RobFace, i.e., evaluation using an optimised test suite. It contains transferable adversarial face images that are designed to comprehensively evaluate a face recognition system’s robustness along a variety of dimensions. RobFace is system-agnostic and still consistent with system-specific empirical evaluation or formal analysis. We support this claim through extensive experimental results with various perturbations on multiple face recognition systems. To our knowledge, RobFace is the first system-agnostic robustness estimation test suite.
人脸识别是一项在实践中广泛应用的认证技术，需要可靠性。因此，拥有一种高效且易于使用的方法来评估（可能是第三方的）训练好的人脸识别系统的稳健性至关重要。现有评估人脸识别系统稳健性的方法要么基于经验评估（例如，使用最新攻击方法进行攻击成功率测量），要么基于形式分析（例如，测量Lipschitz常数）。虽然前者需要用户付出大量努力和专业知识，但后者却非常耗时。为了全面、高效、易用且可扩展地估计人脸识别系统的稳健性，我们采用了一种老派的替代方法，并引入了RobFace，即使用优化测试套件进行评估。它包含可转移的对抗性人脸图像，旨在从多个维度全面评估人脸识别系统的稳健性。RobFace与系统无关，但仍与系统特定的经验评估或形式分析保持一致。我们通过多个人脸识别系统在各种扰动上的大量实验结果支持这一主张。据我们所知，RobFace是首个系统无关的稳健性估算测试套件。
论文及项目相关链接
PDF IEEE Transactions on Reliability
Summary
人脸识别是一种在实践中广泛应用的身份验证技术，需要稳健性。因此，拥有一个高效、易用的方法来评估（可能是第三方的）训练好的人脸识别系统的稳健性至关重要。现有评估方法要么基于经验评估（如使用最新攻击方法测量攻击成功率），要么基于形式分析（如测量Lipschitz常数）。然而，前者需要大量用户参与和专业知识，后者则非常耗时。为了全面、高效、易用且可规模化地估计人脸识别系统的稳健性，我们采用了一种老式替代方法，并引入了RobFace，即使用优化测试套件进行评估。它包含可转移的对立面部图像，旨在全面评估人脸识别系统在各种维度上的稳健性。RobFace与系统无关，仍然与系统特定的经验评估或形式分析保持一致。我们通过多个人脸识别系统上的各种扰动的大量实验结果支持了这一主张。据我们所知，RobFace是首个系统无关的稳健性估算测试套件。
Key Takeaways
- 人脸识别技术在实践中广泛应用，评估其稳健性至关重要。
- 目前评估方法包括经验评估和形式分析，但都存在缺陷。
- RobFace是一种新型的评估人脸识别系统稳健性的方法，采用优化测试套件。
- RobFace包含可转移的对立面部图像，旨在全面评估系统的稳健性。
- RobFace与系统无关，可与其他评估方法相结合使用。
- RobFace是首个系统无关的稳健性估算测试套件。
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