CelebA-HQ|人脸识别数据集

CelebA-HQ是一个高质量的人脸图像数据集，用于人脸识别任务。该数据集包含大量的人脸图像，适用于训练和评估人脸识别模型。

原始信息汇总

GIFT 数据集概述

数据集简介

GIFT 数据集是用于隐私保护的对抗性面部图像数据集，旨在通过引入不可察觉的对抗性噪声来欺骗面部识别系统，从而增强面部隐私保护。该数据集包含在三种潜在空间下生成的对抗性面部图像，以及从 CelebA-HQ 中选择的用于面部识别的配对数据集。

数据集内容

• 对抗性面部图像：在三种潜在空间下生成的对抗性面部图像。
• 配对数据集：从 CelebA-HQ 中选择的用于面部识别的配对数据集。

数据集更新

• 2024/12/2：发布了三种潜在空间下的对抗性面部图像和配对数据集。
• 2024/12/2：发布了官方实现代码。

数据集下载

• 预训练面部识别模型和 CelebA-HQ 子集：

  • 下载地址：[Google] [Baidu] pw:1bpv
  • 存放路径：GIFT/GIFTInvert/

• 预训练基础代码编码器：

  • 下载地址：[StyleGAN2 pretrained on FFHQ 1024, 16x16]
  • 存放路径：GIFT/GIFTInvert/pretrained_models/

• 预训练语义编码器：

  • 下载地址：[the pre-trained model]
  • 存放路径：GIFT/GIFTInvert/faceparsing/res/cp/

数据集结构

shell GIFT └- GIFTInvert └- CelebA-HQ └- face_models └- faceparsing └- res/cp/checkpoints └- pretrained_models └- invert.py └- adv_facenet.py └- make_list.py └- ...

引用

如果 GIFT 数据集对你的研究或出版物有帮助，请考虑引用： bibtex @inproceedings{li2024transferable, title={Transferable Adversarial Facial Images for Privacy Protection}, author={Li, Minghui and Wang, Jiangxiong and Zhang, Hao and Zhou, Ziqi and Hu, Shengshan and Pei, Xiaobing}, booktitle={Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia}, pages={10649--10658}, year={2024} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建CelebA-HQ数据集时，研究者采用了全局对抗潜在搜索的方法，通过遍历生成模型的潜在空间，生成具有高转移性的自然对抗人脸图像。此外，引入关键地标正则化模块以保留视觉身份信息，确保图像在视觉上的自然性和对抗性之间的平衡。通过这种方式，数据集不仅在视觉质量上保持高水平，同时也在对抗深度人脸识别模型的能力上表现出色。

特点

CelebA-HQ数据集的显著特点在于其图像的高视觉质量和对抗转移性。该数据集通过直接塑造整个面部空间，而非依赖单一面部特征如化妆信息，来整合对抗噪声，从而生成自然且高度转移的对抗人脸图像。此外，数据集在不同潜在空间中的表现也经过详细研究，发现F潜在空间在视觉自然性和对抗转移性之间提供了最佳的平衡。

使用方法

使用CelebA-HQ数据集时，首先需下载预训练的面部识别模型和CelebA-HQ的子集，并将其放置在指定目录中。接着，下载预训练的基础代码编码器和语义编码器，并解压至相应位置。完成这些步骤后，用户可以通过执行一系列Python脚本来生成图像列表、初始化潜在代码，并搜索高转移性的对抗示例。这些步骤确保了数据集的高效利用和对抗图像的生成。

背景与挑战

背景概述

CelebA-HQ数据集，作为面部图像处理领域的重要资源，由ACM MM 2024会议上的论文《Transferable Adversarial Facial Images for Privacy Protection》提出。该数据集的核心研究问题是如何在不显著影响视觉质量的前提下，生成具有高迁移性的对抗性面部图像，以增强隐私保护。主要研究人员包括Li, Minghui等，他们通过直接塑造面部空间而非依赖单一面部特征，如化妆信息，来集成对抗性噪声。这一方法不仅提升了对抗性图像的迁移性，还保持了高视觉质量，对面部识别系统的隐私保护具有重要影响。

当前挑战

CelebA-HQ数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，如何在黑盒场景下生成既自然又具有高迁移性的对抗性面部图像是一个主要难题。其次，保持视觉身份信息的同时，确保对抗性噪声的不可察觉性也是一大挑战。此外，选择合适的潜在空间以平衡视觉自然性和对抗性迁移性，以及在不同面部识别模型和商业API上的广泛实验验证，都是该数据集需要解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

在人脸识别领域，CelebA-HQ数据集常用于生成对抗样本以测试和提升人脸识别系统的鲁棒性。通过引入不可察觉的对抗噪声，研究人员能够创建自然且高度可转移的对抗人脸图像，从而在黑盒场景下有效欺骗人脸识别模型。这种应用不仅有助于评估现有模型的安全性，还为开发更强大的隐私保护技术提供了基础。

解决学术问题

CelebA-HQ数据集在解决人脸识别系统中的隐私保护问题方面具有重要意义。通过生成对抗样本，该数据集帮助研究人员探索如何在不影响视觉质量的前提下，增强对抗样本的可转移性，从而有效防止未经授权的追踪和识别。这一研究不仅提升了人脸识别系统的安全性，还为隐私保护技术的进一步发展提供了理论支持。

衍生相关工作

基于CelebA-HQ数据集的研究已衍生出多项经典工作，包括但不限于对抗生成网络（GAN）在人脸图像处理中的应用、面部特征提取与识别技术的改进，以及隐私保护算法的优化。这些工作不仅推动了人脸识别技术的发展，还为相关领域的研究提供了新的思路和方法。