Several methods for inversion of face recognition models were recently presented, attempting to reconstruct a face from deep templates. Although some of these approaches work in a black-box setup using only face embeddings, usually, on the end-user side, only similarity scores are provided. Therefore, these algorithms are inapplicable in such scenarios. We propose a novel approach that allows reconstructing the face querying only similarity scores of the black-box model. While our algorithm operates in a more general setup, experiments show that it is query efficient and outperforms the existing methods.


翻译:最近提出了几种反向面貌识别模型的方法,试图从深层模板中重建一张面孔。虽然其中一些方法在黑箱中工作,只使用面部嵌入,通常是在终端用户方面,但只提供相似的分数。因此,这些算法不适用于这种情景。我们建议了一种新颖的方法,允许重建面部查询,但只使用黑箱模型的相似分数。虽然我们的算法在更一般的设置中运作,但实验表明它查询效率高,比现有方法要高。

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在科学,计算和工程学中,黑盒是一种设备,系统或对象,可以根据其输入和输出(或传输特性)对其进行查看,而无需对其内部工作有任何了解。 它的实现是“不透明的”(黑色)。 几乎任何事物都可以被称为黑盒:晶体管,引擎,算法,人脑,机构或政府。为了使用典型的“黑匣子方法”来分析建模为开放系统的事物,仅考虑刺激/响应的行为,以推断(未知)盒子。 该黑匣子系统的通常表示形式是在该方框中居中的数据流程图。黑盒的对立面是一个内部组件或逻辑可用于检查的系统,通常将其称为白盒(有时也称为“透明盒”或“玻璃盒”)。
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