新度量Scaled Overlap评估合成人脸身份泄露

1. 17:34
   arXiv 隐私论文

   研究提出 Scaled Overlap 度量，评估合成人脸数据集的身份泄露

   研究指出，此前评估合成人脸数据集身份泄露的方法存在两个关键局限：高度依赖分类器，以及倾向于把未参与生成器训练的真实数据集也判为泄露来源。作者提出名为 Scaled Overlap（SO）的新度量，将非参数数据复制检验适配到人脸识别并扩展到身份层面，通过多模型设置抵消单个分类器的误差。

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