AI Aracının Makyajı Kaldırması ile Minörlerin Yaş Kontrollerini Atlatmasını Engellemek

Yüz makyajının görünümü, özellikle kızların, selfie tabanlı yaş kontrollerini platformlar gibi dating uygulamaları ve e-ticaret siteleri üzerinde atlamalarına izin veriyor. Yeni bir AI aracı, bu açığı gidermek için, makyajı silerken kimliği koruyan ayırt edici bir model kullanarak, küçük yaşta olanların otomatik sistemleri kandırmalarını daha zor hale getiriyor.

Selfie tabanlı yaş doğrulama hizmetlerinin kullanımı artıyor, en azından genel bir küresel eğilim nedeniyle online yaş tabanlı doğrulamaya doğru.

Örneğin, İngiltere’nin Online Güvenlik Yasası’nın şimdi zorunlu kıldığı yeni uygulama rejiminde, yaş doğrulaması çeşitli üçüncü taraf hizmetleri tarafından gerçekleştirilebilir, çeşitli olası yöntemler kullanarak, görünür yaş doğrulaması dahil, burada AI, kullanıcının yaşını genellikle canlı mobil kamera görüntüsünden görsel olarak tahmin etmek için kullanılır. Bu tür yaklaşımlar kullanan hizmetler arasında Ondato, TrustStamp ve Yoti bulunur.

Ancak, yaş tahmini hatasız değildir ve geleneksel olarak yetişkinlik haklarını önceden tahmin etme konusundaki ergenlerin kararlılığı, gençlerin yaş gruplarını yasaklayan dating sitelerine, forumlara ve diğer ortamlara girmek için çeşitli etkili yöntemler geliştirdikleri anlamına gelir.

Bu yöntemlerden biri, genellikle kızlar tarafından kullanılan, yüz makyajı kullanmaktır – bir taktik otomatik yaş tahmini sistemlerini kandırmak için bilinir, genellikle genç insanların yaşını över tahmin eder ve daha yaşlı insanların yaşını düşük tahmin eder.

Yalnızca Kızlar Değil

Kozmetik makyajın ‘kız odaklı’ olarak kabul edilmeden önce, herhangi bir kişinin yüzünde kozmetik bulunmasının çok güvensiz bir cinsiyet göstergesi olduğunu not etmek önemlidir:

Araştırmacılar, ‘Yüz Makyajının Otomatik Cinsiyet ve Yaş Tahmini Algoritmaları Üzerindeki Etkisi’ adlı makalede, cinsiyet doğrulama sistemlerinin cinsiyet değiştirme makyajı tarafından kandırıldığını buldular. Kaynak: https://cse.msu.edu/~rossarun/pubs/ChenCosmeticsGenderAge_VISAPP2014.pdf

2024 yılında, 18-24 yaş arasındaki ABD’li erkek tüketicilerin %72’sinin tahmin edildiği gibi, makyajı güzellik rutinlerine entegre ettiği görüldü – ancak çoğu, sağlıklı cilt görünümü için kozmetik ürünleri kullanıyor, kadınların görsel estetiği ile daha çok ilişkili olan maskara/lipstick kombinasyonlarına değil.

Bu nedenle, bu makalede incelenen materyali, en çok araştırılan senaryo doğrultusunda – yani makyaj kullanan kadın küçüklerin otomatik görsel yaş doğrulama sistemlerini atlatması – olarak ele alıyoruz.

Etkili Makyaj Kaldırma – AI Yolu

Yukarıda bahsedilen araştırma, New York Üniversitesi’nden üç katkıda bulunan tarafından yeni bir makale olarak geliyor: DiffClean: Diffusion Tabanlı Makyaj Kaldırma için Doğru Yaş Tahmini.

Projenin amacı, görüntülerden (potansiyel olarak video görüntülerini de içeren) makyaj görünümünü kaldıran AI sürücürlü bir yöntem elde etmek ve makyajın arkasındaki kişinin gerçek yaşını daha iyi anlamaktır.

Yeni makaleden, makyaj kaldırma örneği. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2507.13292

Bu tür bir sistemin geliştirilmesindeki bir zorluk, küçük yaşta kızların yetişkin makyajı ile görüntülerini toplamak veya derlemek etrafındaki potansiyel duyarlılıktır. Sonunda, araştırmacılar, makyaj stillerini yapay olarak uygulamak için EleGANt adlı üçüncü taraf bir Generative Adversarial Network tabanlı sistemi kullandılar, bu teknik çok etkili oldu:

Tsinghua Üniversitesi’nin 2022 EleGANt sistemi, Generative Adversarial Networks (GANs) kullanarak kaynak fotoğraflara kozmetik ürünleri uyguluyor. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2207.09840

Bu şekilde elde edilen sentetik veriler ve çeşitli yardımcı projeler ve veri setleri ile birlikte, yazarlar, makyajla karşılaştıklarında yaş tahmini konusunda state-of-the-art yöntemleri aştılar.

Makalede şu ifadeler yer alıyor:

‘DiffClean, makyaj izlerini bir metin rehberli difüzyon modeli kullanarak makyaj saldırılarına karşı savunma sağlıyor. [Bu] yaş tahmini (küçük/yetişkin doğruluğu %4.8) ve yüz doğrulama (TMR %8.9 ile FMR=0.01) üzerinde dijital olarak simüle edilmiş ve gerçek makyaj görüntülerinde yarışan temel yöntemleri aşar.’

Görelim nasıl yaptılar.

Yöntem

Gerçek makyajlı küçük kızların görüntülerini kaynak olarak kullanmaktan kaçınmak için, yazarlar EleGANt’ı UTKFace veri setinden alınan görüntülere sentetik kozmetik ürünleri uygulamak için kullandılar, böylece eğitim için önce ve sonra çiftleri oluşturdular.

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

DiffClean, bu dönüşümü tersine çevirmek için eğitildi. Yaş tahmini algoritmaları en çok genç yaş gruplarında hata yaptığı için, araştırmacılar hedef yaşları (10-19 yaş) için fine-tuned bir proxy yaş sınıflandırıcı geliştirmek zorunda kaldılar. Bu amaçla, UTKFace’de eğitilmiş SSRNet mimarisini ve ağırlıklı L1 kaybını kullandılar.

2021 OpenAI difüzyon modelinin bir versiyonu, dönüşüm için temel oluşturdu, yazarlar temel mimariyi korurken, ancak ek dikkat başlıkları, daha derin katmanlar ve BigGAN-stil blokları ile değiştirerek, upsampling ve downsampling aşamalarını iyileştirdiler.

Yönlendirilmiş kontrol, CLIP ipuçları kullanılarak tanıtıldı: özellikle, yüz makyajlı ve yüz makyajsız, böylece model, makyajı kaldırmadan yüz ayrıntıları, yaş ipuçları veya kimliği bozmadan istenen semantik yönde hareket etmeyi öğrendi.

EleGANt kullanarak sentetik makyaj uygulaması. Her üçlü, orijinal UTKFace görüntüsünü (solda), referans makyaj stilini (ortada) ve stil transferi sonucunu (sağda) gösterir. Bu tür makyaj transferi, bilgisayar vizyonu literatüründe yaygındır ve Adobe Photoshop’un nöral filtrelerinde de benzer bir özelliği vardır.

Dört ana kayıp fonksiyonu, makyaj kaldırma sırasında yüz kimliğini veya yaş ipuçlarını etkilemeden rehberlik etti. Yukarıda bahsedilen CLIP tabanlı kayıp dışında, kimlik, orijinal temiz görüntü ve ‘makyajlı’ versiyon arasındaki benzerliği ölçen ağırlıklı bir ArcFace kaybı çifti ile korunmuştur – bu, konu ile tutarlı kalmasını sağlamak için kaybetti.

Üçüncüsü, algısal kayıp Öğrenilmiş Algısal Benzerlik Ölçümleri (LPIPS) L1 mesafesini kullanarak piksel düzeyinde gerçekçiliği zorladı ve makyaj kaldırıldıktan sonra orijinal görüntünün genel görünümünü korudu.

Son olarak, yaş, UTKFace veri setinde eğitilmiş fine-tuned bir SSRNet ile denetlendi, model, 10-29 yaş aralığındaki hataları daha ağır cezalandıran bir düzeltilmiş L1 kaybı kullanarak yaş ipuçlarını korudu. Modelin bir varyantı, bunun yerine bir CLIP tabanlı yaş ipucu kullanıyordu, modeli belirli bir yaşın görünümüne uymaya teşvik ediyordu.

Yaş tahmini için, çıkarım zamanında (eğitim zamanındaki SSRNet’in aksine), 2023 MiVOLO çerçevesi kullanıldı.

Veri ve Testler

UTKFace’de fine-tuned SSRNet, 15.364 görüntüden oluşan bir eğitim kümesi ve 6.701 görüntüden oluşan bir test kümesi kullandı. Orijinal 20.000 görüntü, 70 yaş üstü kişileri çıkarmak için filtrelendi ve ardından 70:30 oranında bölündü.

Önceki yöntem tarafından kurulan 2023 DiffAM projesine uygun olarak, eğitim iki aşamada ilerledi, ilk oturum 300 gerçek dünya makyaj görüntüsü (bu kez 200/100 eğitim ve doğrulama arasında bölünmüş) ve BeautyGAN’ın MT veri seti kullanıldı.

Model daha sonra, EleGANt ile sentetik makyaj uygulanan 300 ek UTKFace görüntüsü kullanılarak daha da geliştirildi. Bu, 600 örnekten oluşan nihai bir eğitim kümesini, beş referans stiline karşı paarlandırdı. Makyaj kaldırma, birçok makyaj stilini tek bir temiz yüzeye haritalandırdığından, eğitim, her olası kozmetik varyasyonunu kapsamak yerine geniş genelleme üzerinde odaklandı.

Performans, sentetik ve gerçek dünya görüntülerinde değerlendirildi. Sentetik test, 2.556 Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ) görüntüsünü, 70 yaş altı dokuz yaş grubunda eşit olarak örneklendi ve EleGANt ile değiştirildi.

Genelleme, 3.000 görüntüden oluşan BeautyFace ve 355 görüntüden oluşan LADN veri setleri kullanılarak değerlendirildi, her ikisi de gerçek makyaj içerir.

BeautyFace veri setinden örnekler, çeşitli yüz yüzey alanlarını tanımlayan semantik segmentasyonu gösteriyor. Kaynak: https://li-chongyi.github.io/BeautyREC_files/

Metrikler ve Uygulama

Metrikler için, yazarlar, gerçek (gerçek görüntülerle kurulan gerçek yaşlar) ve predicted yaş değerleri arasındaki Ortalama Mutlak Hata (MAE)’yi kullandı, burada daha düşük sonuçlar daha iyidir; yaş grubu doğruluğu predicted yaşların doğru gruplarda olup olmadığını değerlendirmek için kullanıldı (bu durumda daha düşük sonuçlar daha iyidir); küçük/yetişkin doğruluğu, 18+ kişilerin doğru tanımlanmasını değerlendirmek için kullanıldı (burada daha yüksek bir sonuç daha iyidir).

Ek olarak, bu konuya özgü olmasa da, yazarlar ayrıca kimlik doğrulama metriklerini, Gerçek Eşleşme Oranı (TMR) ve Yanlış Eşleşme Oranı (FMR) şeklinde ve ilgili Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) değerlerini raporladı.

SSRNet, 64×64px görüntülerde, toplu işleme boyutu 50 ile Adam optimizatörü ve ağırlık çürümesi 1e−4 ile fine-tuned edildi, ayrıca kosin annealing zamanlayıcı ve 1e−3 öğrenme oranı ile 200 epoch üzerinden, ayrıca erken durdurma ile.

Karşıt sistemler, CLIP2Protect ve yukarıda bahsedilen DiffAM idi. Yazarlar, ‘mat’ makyaj stillerini iş akışında kullandılar, bu stiller CLIP2Protect’te daha yüksek bir başarı oranına ulaştığından (muhtemelen bu yaklaşımı yenmek isteyenler için bir fırsat sunuyor – ancak bu başka bir zamanın konusu).

DiffAM’i bir temel olarak yeniden oluşturmak için, BeautyGAN’dan eğitilmiş model, MT veri setinde fine-tuned edildi. Karşıt makyaj transferi için, DiffAM’in checkpoint’u, hedef model, referans görüntüsü ve kimlik için varsayılan parametrelerle kullanıldı.

MiVOLO kullanarak yaş tahmini görevlerinde DiffClean’in performansını temel çizgilerle karşılaştırma. Rapor edilen metrikler, Küçük/Yetişkin sınıflandırma doğruluğu, yaş grubu doğruluğu ve ortalama mutlak hata (MAE) içerir. CLIP yaş kaybı ile DiffClean, tüm metriklerde en iyi sonuçları elde eder.

Bu sonuçlardan, yazarlar şunları belirtir:

‘[Bizim] yöntem DIFFCLEAN, her iki temel çizgiyi, CLIP2Protect ve DiffAM’i aşar ve makyaj nedeniyle bozulan yaş ipuçlarını erfolgreich bir şekilde geri yükleyerek MAE’yi (5.71’ye) düşürür ve genel yaş grubu tahmin doğruluğunu (%37’ye) iyileştirir.

‘Amacımız küçük yaş gruplarına odaklandı ve sonuçlar, küçük/yetişkin yaş sınıflandırması için %88.6’lık bir doğruluk elde ettiğimizi gösterir.’

Temel çizgi ve önerilen yöntemlerden makyaj kaldırma sonuçları. En soldaki sütun kaynak görüntüleri, sonraki sütun CLIP2Protect ve DiffAM’den sonuçları gösterir. Üçüncü sütun, SSRNet ve CLIP tabanlı yaş kaybı aracılığıyla DiffClean’den sonuçları gösterir. Yazarlar, DiffClean’in makyajı daha etkili bir şekilde kaldırdığını, CLIP2Protect’teki özellik bozulmalarını ve DiffAM tarafından kaçırılan kalıntı kozmetik ürünleri önlediğini iddia eder.

Yazarlar ayrıca not eder ki, makyaj algılanan yaş üzerinde uniform bir etkiye sahip değildir, ancak yüzün algılanan yaşını artırabilir, azaltabilir veya değiştirebilir. Bu nedenle DiffClean, predicted yaşta ‘genel bir azaltma’ uygulamaz, bunun yerine makyaj izlerini kaldırarak orijinal yaş ipuçlarını geri yüklemeye çalışır:

CelebA-HQ ve CACD veri setlerinden makyaj kaldırma örnekleri. Her sütun, makyaj kaldırmadan önce (solda) ve sonra (sağda) bir görüntü çifti gösterir. İlk sütunda, predicted yaş makyaj kaldırıldıktan sonra azalır; ikinci sütunda değişmez; ve üçüncü sütunda artar.

DiffClean’in yeni veri üzerinde nasıl performans gösterdiğini test etmek için, BeautyFace ve LADN veri setleri üzerinde çalıştırıldı, bu veri setleri gerçek makyaj içerir, ancak aynı konuların makyajsız görüntüleri yoktur. Makyaj kaldırılmadan önce ve sonra yapılan yaş tahminleri karşılaştırıldı, böylece makyaj tarafından tanıtılan bozulmayı ne kadar etkili bir şekilde azalttığı değerlendirildi:

LADN (solda) ve BeautyFace (sağda) veri setlerinden gerçek dünya görüntülerinde makyaj kaldırma sonuçları. DiffClean, kozmetik ürünleri kaldırarak predicted yaşları azaltır, algılanan ve gerçek yaş arasındaki farkı daraltır. Beyaz numaralar, işlemden önce ve sonra tahmin edilen yaşları gösterir.

Sonuçlar, DiffClean’in her iki veri setinde de algılanan ve gerçek yaş arasındaki farkı yaklaşık üç yıl ortalama olarak azalttığını gösterdi, bu da sistemin gerçek dünya kozmetik stillerine iyi bir şekilde genelleme yaptığını gösteriyor.

Sonuç

Gösterişli kozmetik makyajın düşmanca bir şekilde kullanıldığını görmek ilginç ve belki de kaçınılmazdır. Kızların erkeklerden daha hızlı olgunlaştığı, ancak grup olarak daha hızlı olgunlaştığı düşünüldüğünde, küçük/yetişkin durumunun eşiğini belirlemek, araştırma sahnesinin şimdiye kadar itself koyduğu en iddialı görevlerden biri olabilir.

Bununla birlikte, zaman ve veri, sonunda görsel yaş doğrulama sistemlerini desteklemek için tutarlı yaşa bağlı ipuçlarını belirleyebilir.
 

* Bu konu, yüklü dille davet ettiği ve ‘kızlar’ın dışlayıcı olduğu (ve ‘kadınlar ve kızlar’ın bu durumda doğru bir tanım olmadığı) için, tüm demografik nüansları yakalayamasa da, ‘dişiler’ olarak en iyi uzlaşmayı seçtim – bunun için özür dilerim.

^† Bu makalede, ‘gösterişli’ olarak, makyajın görülebileceği ve tanınabileceği şekilde, örneğin maskara, eyeliner, allık ve fondöten gibi, ‘gizli’ kozmetik uygulamalarına karşıt olarak kullandım.

İlk olarak 18 Temmuz 2025 Cuma günü yayımlandı