Yapay Zeka Aracı, Küçüklerin Yaş Kontrollerini Atlatmasını Önlemek İçin Makyajı Kaldırıyor

Yüz makyajının ortaya çıkışı, çoğunluğu kızlardan oluşan reşit olmayan kullanıcıların, flört uygulamaları ve e-ticaret siteleri gibi platformlardaki selfie tabanlı yaş kontrollerinden kaçmasına neden oluyor. Yeni bir yapay zeka aracı, kimliği koruyarak makyajı silmek üzere eğitilmiş ayrımcı bir model kullanarak bu açığı kapatıyor ve reşit olmayanların otomatik sistemleri kandırmasını zorlaştırıyor.

Üçüncü taraf, özçekim tabanlı yaş doğrulama hizmetlerinin kullanımı, en azından şu sebeplerden dolayı artış gösteriyor: genel küresel ivme çevrimiçi yaşa dayalı doğrulamaya doğru.

Örneğin, Birleşik Krallık'ın Çevrimiçi Güvenlik Yasası'nın yeni uygulama rejiminde artık görev, yaş doğrulaması çeşitli üçüncü taraflarca gerçekleştirilebilir Hizmetlerçeşitli olası yöntemleri kullanarak, görsel yaş doğrulaması dahilYapay zekanın, kullanıcının yaşını görsel olarak tahmin etmek için kullanıldığı (genellikle canlı mobil kamera görüntülerinden) hizmetler arasında şunlar yer alır: Ondato, Güven Damgası, ve yoti.

Ancak yaş tahmini hatasız değildir ve gençlerin yetişkinlik haklarını bekleme konusundaki geleneksel kararlılığı, gençlerin çeşitli etkili yöntemler Yaş gruplarının yasaklandığı tanışma sitelerine, forumlara ve diğer ortamlara girmek.

Bu yöntemlerden biri, en çok kadınların* kullandığı, yüz makyajı taktiğidir. kandırmakla bilinen genellikle gençlerin yaşını abartan ve yaşı küçümsemek yaşlı insanların.

Sadece Kızlar Değil

Makyajın 'kadın odaklı' olduğu yönündeki itirazlara geçmeden önce, yüz kozmetiklerinin varlığının kimse bir çok güvenilmez bir gösterge cinsiyetin:

ABD'li araştırmacılar, 'Yüz Kozmetiklerinin Otomatik Cinsiyet ve Yaş Tahmin Algoritmaları Üzerindeki Etkisi' başlıklı makalede, cinsiyet doğrulama sistemlerinin cinsiyet değiştiren makyajlar tarafından engellendiğini buldu. Kaynak: https://cse.msu.edu/~rossarun/pubs/ChenCosmeticsGenderAge_VISAPP2014.pdf

2024 yılında, 72-18 yaş aralığındaki ABD'li erkek tüketicilerin %24'si tahmini makyajı bakım rutinlerine dahil etmek için - çoğu kişi performans gerektiren bir makyaj yapmaktan ziyade sağlıklı bir cilt görünümünü artırmak için kozmetik ürünleri kullanıyor^† maskara/ruj kombinasyonları daha ilişkili kadınların görsel estetiği ile.

Dolayısıyla bu makalede incelenen materyali, yeni araştırmalarda incelenen en yaygın senaryo olan, makyaj kullanarak otomatik görsel yaş doğrulama sistemlerini altüst eden küçük yaştaki kız çocuklarının senaryosu doğrultusunda ele almaktan kendimizi alamıyoruz.

Etkili Makyaj Temizliği – Yapay Zeka Yöntemi

Yukarıda bahsi geçen araştırma, New York Üniversitesi'ndeki üç katılımcıdan geliyor: yeni kağıt DiffClean: Doğru Yaş Tahmini için Difüzyon Tabanlı Makyaj Temizliği.

Projenin amacı, makyajın ardındaki kişinin gerçek yaşı hakkında daha iyi bir fikir edinmek için, makyaj görünümünü görüntülerden (potansiyel olarak video görüntüleri de dahil) kaldıran yapay zeka destekli bir yöntem elde etmektir.

Yeni makaleden, makyaj temizliğinin yaş tahminini nasıl önemli ölçüde değiştirebileceğine dair bir örnek. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2507.13292

Böyle bir sistem geliştirmenin zorluklarından biri, yetişkin makyajı yapan küçük yaştaki kızların görüntülerinin toplanması veya düzenlenmesi konusunda oluşabilecek potansiyel hassasiyettir. Araştırmacılar, sonunda, Generative Adversarial Network (ÜD) tabanlı üçüncü taraf bir sistem kullandılar. Zarif Yapay olarak makyaj stilleri empoze etmek, çok etkili olduğu kanıtlanan bir teknik:

Tsinghua Üniversitesi'nin 2022 EleGANt sistemi, kozmetikleri kaynak fotoğrafların üzerine gerçekçi bir şekilde yerleştirmek için Üretici Çatışmacı Ağ (GAN) kullanıyor. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2207.09840

Bu şekilde elde edilen sentetik veriler ve çeşitli yardımcı projeler ve veri kümelerinin yardımıyla, yazarlar performatif veya 'belirgin' bir makyajla karşı karşıya kaldıklarında yaş tahmininde en son yöntemleri aşabildiler.

Kağıt şöyle diyor:

'DiffClean, makyaj saldırılarına karşı savunma sağlamak için metin tabanlı bir yayılma modeli kullanarak makyaj izlerini siler. [Bu], dijital olarak simüle edilmiş ve gerçek makyaj görüntülerindeki rekabet eden temel değerlere kıyasla yaş tahminini (%4.8 oranında küçük doğruluk ve yetişkin doğruluğu) ve yüz doğrulamasını (%8.9 oranında FMR=0.01% oranında TMR) iyileştirir.'

Görevi nasıl yerine getirdikleri konusunda bir göz atalım.

Yöntem

Yazarlar, makyajlı küçüklerin gerçek görüntülerini kaynak olarak kullanmaktan kaçınmak için, sentetik kozmetikleri EleGANt kullanarak görüntülere uyguladılar. UTKFace Veri seti, eğitim için öncesi ve sonrası çiftleri üretiyor.

UTKFace veri setinden örnekler. Kaynak: https://susanqq.github.io/UTKFace/

DiffClean daha sonra bu dönüşümü tersine çevirmek üzere eğitildi. Yaş tahmin algoritmaları daha çok genç yaş gruplarıyla çalışırken hata yaptığından, araştırmacılar bir vekil yaş sınıflandırıcısı geliştirmenin gerekli olduğunu gördüler. ince ayar Hedef yaşlara (10-19 yaş) odaklandılar. Bu amaçla, SSRNet UTKFace üzerinde eğitilmiş mimarlık, ağırlıklı L1 kaybı.

2021 OpenAI'nın sadeleştirilmiş bir versiyonu difüzyon modeli dönüşümün omurgasını sağladı, yazarlar çekirdek mimariyi korudular ancak onu ekstralarla değiştirdiler dikkat kafaları farklı çözünürlüklerde, daha derin katmanlarda ve büyükGAN-style blokları, yukarı ve aşağı örnekleme aşamalarını iyileştirmek için.

Yön kontrolü, kullanılarak tanıtıldı CLIP istemler: özellikle, makyajlı yüz ve makyajsız yüzBöylece model istenilen anlamsal yönde hareket etmeyi öğrendi ve yüz detayları, yaş ipuçları veya kimlikten ödün vermeden makyajın çıkarılmasına olanak sağlandı.

EleGANt kullanılarak uygulanan sentetik makyaj. Her üçlü, orijinal UTKFace görüntüsünü (solda), referans makyaj stilini (ortada) ve stil transferinden sonraki sonucu (sağda) göstermektedir. Bu tür makyaj transferi bilgisayarlı görme literatüründe yaygındır ve bu özellik, benzer şekilde bir referans görüntüden hedef görüntüye makyaj uygulayabilen Adobe Photoshop'un sinir filtrelerinde de mevcuttur.

Dört anahtar kayıp fonksiyonları Yüz kimliğini veya yaş ipuçlarını etkilemeden yönlendirilmiş makyaj temizliği. Yukarıda belirtilen CLIP tabanlı kaybın yanı sıra, kimlik, ağırlıklı bir çift kullanılarak korundu. ArcFace çekilen kayıplar InsightFace kütüphane – üretilen yüz ile hem orijinal temiz görüntü hem de 'uydurma' versiyon arasındaki benzerliği ölçen kayıplar, deneklerin makyajı çıkarılmadan önce ve sonra görsel olarak tutarlı kalmasını sağladı.

Üçüncüsü, algısal kayıp Öğrenilmiş Algısal Benzerlik Ölçümleri (LPIPS) piksel düzeyinde gerçekçiliği sağlamak ve makyaj çıkarıldıktan sonra orijinal görüntünün genel görünümünü korumak için L1 mesafesini kullandı.

Son olarak, yaş, UTKFace veri kümesi üzerinde eğitilmiş, ince ayarlı bir SSRNet kullanılarak denetlendi ve model, düzeltilmiş bir L1 kaybı kullandı (yanlış sınıflandırmanın en yaygın olduğu 10-29 yaş aralığındaki hatalar için daha ağır cezalar uygulandı). Modelin bir çeşidi, bunu CLIP tabanlı bir yaş uyarısıyla değiştirdi ve modelin belirli bir yaşın görünümüyle eşleşmesini sağladı.

Çıkarım zamanında yaş tahmini için (eğitim zamanında SSRNet kullanımının aksine), 2023 MiVOLO çerçeve kullanıldı.

Veriler ve Testler

UTKFace'in SSRNet ince ayarı, 15,364 görüntüden oluşan bir eğitim setini kullandı. test seti 6,701 görselden. Orijinal 20,000 görsel, 70 yaş üstü herkesi çıkarmak için filtrelendi ve ardından aynı şekilde 70:30 oranında bölündü.

2023 yılına kadar belirlenen önceki yönteme uygun olarak DiffAM Proje, eğitimin ardından iki aşamada ilerledi ve ilk oturumda BeautyGAN'ın 300 gerçek dünya makyaj görüntüsü kullanıldı (bu sefer eğitim ve doğrulama arasında 200/100 oranında bir bölünme) MT veri seti.

Model daha sonra, EleGANt aracılığıyla sentetik makyajla zenginleştirilmiş 300 ek UTKFace görüntüsü kullanılarak daha da geliştirildi. Bu, BeautyGAN'dan beş referans stili arasında eşleştirilmiş 600 örnekten oluşan nihai bir eğitim seti oluşturdu. Makyaj temizleme, birçok makyaj stilini tek bir temiz yüze eşlemeyi içerdiğinden, eğitim geniş bir alana odaklandı. genelleme her türlü kozmetik varyasyonu kapsamaktan ziyade.

Performans hem sentetik hem de gerçek dünya görüntüleri üzerinde değerlendirildi. Sentetik testlerde 2,556 Flickr-Yüzler-HQ 70 yaş altı dokuz yaş grubunda eşit olarak örneklenen ve EleGANt ile modifiye edilen veri seti (FFHQ) görüntüleri.

Genelleme, 3,000 görüntü kullanılarak değerlendirildi GüzellikYüz ve 355 LADN, ikisi de orijinal makyaj içeriyor.

BeautyFace veri setinden, etkilenen yüz yüzeyinin çeşitli alanlarını tanımlayan anlamsal segmentasyonu örnekleyen örnekler. Kaynak: https://li-chongyi.github.io/BeautyREC_files/

Ölçümler ve Uygulama

Yazarlar ölçümler için şunları kullandı: Ortalama Mutlak Hata (MAE) gerçek yaşları belirlenmiş gerçek görüntüler (yer gerçeği) ile daha düşük sonuçların daha iyi olduğu tahmin edilen yaş değerleri arasında; yaş grubu doğruluğu Tahmin edilen yaşların doğru gruplara girip girmediğini değerlendirmek için kullanıldı (bu durumda daha düşük sonuçlar daha iyidir); 18+ kişilerin doğru tanımlanmasını değerlendirmek için küçük/yetişkin doğruluğu kullanıldı (daha yüksek sonuçlar daha iyidir).

Ayrıca, belirli bir konuya odaklanmasa da yazarlar, Gerçek Eşleşme Oranı (TMR) ve Yanlış Eşleşme Oranı (FMR) biçiminde kimlik doğrulama metriklerini de bildiriyorlar ve ilgili diğer raporlamalar da şöyle: Alıcı işletim karakteristiği (ROC) değerleri.

SSRNet, 64x64 piksellik görüntülerde ince ayar yapıldı Parti boyutu 50'nin altında Adem bir optimize edici ile kilo kaybı 1e−4'ün yanı sıra kosinüs tavlama zamanlayıcısıve 1'de 3e−200'lük bir öğrenme oranı devirlerIle erken durma.

Buna karşılık, DiffClean modülü 256x256 piksel giriş görüntüleri aldı ve Adam kullanılarak beş dönem için ince ayar yapıldı; bu da 4e−3'lük daha kaba bir öğrenme oranına denk geliyor. Örneklemede 40 DDIM ters çevirme adımlar ve 6 DDIM ileri adım. Tüm eğitimler tek bir NVIDIA A100 GPU üzerinde gerçekleştirildi (40 GB veya 80 GB VRAM ile olup olmadığı belirtilmedi).

Test edilen rakip sistemler CLIP2Protect ve daha önce bahsedilen DiffAM. Yazarlar, CLIP2Protect'te daha yüksek bir başarı oranı sağladığı belirtildiği için iş akışında 'mat' makyaj stilleri kullandılar (muhtemelen bu yaklaşımı alt etmek isteyenler için bir fırsat kapısı açıyor - ama bu başka bir zamanın konusu).

DiffAM'ı temel olarak çoğaltmak için, BeautyGAN'dan önceden eğitilmiş model, MT veri kümesinde ince ayarlandı. Rakip makyaj transferi için, hedef model, referans görüntü ve kimlik için varsayılan parametrelerle DiffAM'dan alınan kontrol noktası kullanıldı.

MiVOLO kullanılarak yaş tahmin görevlerinde DiffClean'in temel değerlerle karşılaştırılması. Raporlanan metrikler, Küçük/Yetişkin sınıflandırma doğruluğu, yaş grubu doğruluğu ve ortalama mutlak hatadır (MAE). CLIP yaş kaybıyla DiffClean, tüm metriklerde en iyi sonuçları elde eder.

Yazarlar bu sonuçlar hakkında şunları söylüyor:

'[Bizim] yöntemimiz DIFFCLEAN, hem CLIP2Protect hem de DiffAM olmak üzere her iki temel değerden de daha iyi performans gösteriyor ve MAE'yi düşürerek (5.71'e) ve genel yaş grubu tahmin doğruluğunu artırarak (%37'ye) makyaj nedeniyle bozulan yaş ipuçlarını başarıyla geri yükleyebiliyor.

'Amacımız küçük yaş gruplarına odaklanmaktı ve sonuçlar küçük yaştakilerin yetişkin yaş gruplarına göre %88.6 oranında üstünlük sağladığımızı gösteriyor.'

Temel ve önerilen yöntemlerden makyaj temizleme sonuçları. En soldaki sütun kaynak görüntüleri, sonraki sütun CLIP2Protect ve DiffAM çıktılarını göstermektedir. Üçüncü sütun, SSRNet ve CLIP tabanlı yaşlanma kaybı üzerinden DiffClean sonuçlarını göstermektedir. Yazarlar, DiffClean'in makyajı daha etkili bir şekilde temizlediğini, CLIP2Protect'te görülen yüz hatlarındaki bozulmayı ve DiffAM tarafından atlanan kalıntı kozmetikleri önlediğini iddia etmektedir.

Yazarlar ayrıca, makyajın algılanan yaş üzerinde tekdüze bir etkiye sahip olmadığını, aksine bir yüzün görünen yaşını artırabileceğini, azaltabileceğini veya değiştirmeden bırakabileceğini belirtiyorlar. Bu nedenle DiffClean, öngörülen yaşta "genel bir azalma" uygulamaz, bunun yerine kozmetik izleri kaldırarak orijinal yaş göstergelerini geri kazanmaya çalışır:

CelebA-HQ ve CACD veri setlerinden makyaj temizleme örnekleri. Her sütun, makyaj temizlemeden önce (solda) ve sonra (sağda) bir çift görüntü göstermektedir. İlk sütunda, makyaj temizlendikten sonra tahmini yaş azalmakta; ikinci sütunda değişmemekte; üçüncü sütunda ise artmaktadır.

DiffClean'in yeni veriler üzerindeki performansını test etmek için, gerçek makyaj içeren ancak aynı deneklerin kozmetiksiz eşleştirilmiş görüntülerini içermeyen BeautyFace ve LADN veri kümeleri üzerinde çalıştırıldı. Makyajın çıkarılmasından önce ve sonra yapılan yaş tahminleri, DiffClean'in makyajın neden olduğu bozulmayı ne kadar etkili bir şekilde azalttığını değerlendirmek için karşılaştırıldı:

LADN (sol çift) ve BeautyFace (sağ çift) veri kümelerinden alınan gerçek dünya görüntülerindeki makyaj temizleme sonuçları. DiffClean, kozmetikleri kaldırarak tahmini yaşları azaltır ve görünen yaş ile gerçek yaş arasındaki farkı daraltır. Beyaz sayılar, işlemden önceki ve sonraki tahmini yaşları gösterir.

Sonuçlar, DiffClean'in görünen ve gerçek yaş arasındaki farkı tutarlı bir şekilde daralttığını gösterdi. Her iki veri kümesinde de, aşırı tahmin ve düşük tahmin hatalarını ortalama üç yıl azalttı; bu da sistemin gerçek dünyadaki kozmetik stillerine iyi genelleştirilebildiğini gösteriyor.

Sonuç

Performatif kozmetik makyajın düşmanca bir şekilde kullanılması ilginç ve belki de kaçınılmazdır. Kızların farklı hızlarda olgunlaştığı göz önüne alındığında, sürekli olarak daha hızlı olgunlaşır Bir grup olarak, küçük ve yetişkin kadın statüsü arasındaki sınırı belirleme görevi, araştırma sahnesinin şu ana kadar kendine koyduğu en iddialı görevlerden biri olabilir.

Bununla birlikte, zaman ve veriler, görsel yaş doğrulama sistemlerini desteklemek için kullanılabilecek tutarlı yaşa bağlı belirtileri belirleyebilir.

* Bu konu tartışmalı bir dil içerdiğinden ve 'kızlar' dışlayıcı olduğundan (şu anda kadın cinsiyetli kişiler için kabul edilebilir bir terim olan 'kadınlar ve kızlar' bu durumda doğru bir tanımlama değil), tasarlayabildiğim en iyi uzlaşma olarak 'kadınlar' ifadesini seçtim - ancak bu tüm demografik incelikleri kapsamıyor, bunun için özür dilerim.

^† Bu makalede 'performatif' terimini, maskara, göz kalemi, allık ve fondöten gibi makyaj olarak görülüp tanınması amaçlanan makyajı belirtmek için kullanıyorum; kapatıcı kremler ve diğer 'gizli' kozmetik uygulamalarının aksine.

İlk yayın tarihi Cuma, 18 Temmuz 2025