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1 天有情绪数据
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新AI攻击利用文本到图像模型冒充人脸
研究人员开发了一个名为Adv-TGD的新型对抗性攻击框架，该框架利用文本引导的扩散模型生成逼真的人脸，能够冒充特定个体并欺骗人脸识别系统。该方法使用文本提示微调轻量级适配器，以生成操纵后的身份信息，同时保持视觉保真度。Adv-TGD在多个基准测试中实现了85.90%的攻击成功率，优于现有方法。
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AI模型在多物种动物面部识别方面达到高精度
研究人员开发了一种利用迁移学习进行多物种动物面部识别的方法，通过调整在人脸和通用物体识别上训练的模型来进行动物识别。该研究在狗、灵长类动物和牛的数据集上比较了FaceNet和Vision Transformer (ViT)，发现ViT在狗的识别上取得了高精度。虽然对灵长类动物的结果令人鼓舞，但因物种和任务而异，并且未能持续超越现有方法。对于牛的识别，ViT的表现优于最先进水平，而FaceNet也保持了竞争力。
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新的合成数据集评估人脸识别系统
研究人员推出 CounterFace，这是一个新颖的合成数据集，用于对人脸识别系统进行细粒度评估。该数据集包含 11,821 对反事实人脸，涵盖 20 个人脸属性和 8 个人口统计因素，显著扩展了先前合成数据集的规模。CounterFace 使用全自动化流程生成，无需人工验证合成过程。该数据集被用于评估六个商业和开源人脸识别系统，结果显示性能下降因属性和人口统计因素而异，其中面部遮挡（如口罩和胡须）持续导致性能下降。
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对比学习提升AI模型鲁棒性和透明度
对比学习是一种机器学习技术，它创建一个嵌入空间，将相似的数据点聚集在一起，并将不相似的数据点分开。该方法可应用于监督和无监督场景，在传统交叉熵损失函数方面具有优势，尤其是在安全关键型应用中。研究表明，监督对比学习通过改进特征归因解释，可以带来更值得信赖和更透明的神经网络。