AI Aracının Makyajı Kaldırması ve Minörlerin Yaş Kontrollerini Atlatmasını Önleme

Yüz makyajının görünümü, özellikle kızların, selfie tabanlı yaş kontrollerini atlatabilmesi için bir yol olarak kullanılması, yüz tanıma tabanlı yaş doğrulama sistemlerini yanıltmaktadır. Bir yeni AI aracı, bu açığı kapatmak için bir ayrımcı model kullanarak makyajı silerek kimliği korur ve minörlerin otomatik sistemleri kandırmasını daha zor hale getirir.

Üçüncü taraf, selfie tabanlı yaş doğrulama hizmetlerinin kullanımı artmaktadır, özellikle de genel bir küresel eğilim nedeniyle.

Örneğin, İngiltere’nin yeni Online Güvenlik Yasası şimdi zorunlu kıldığı yeni uygulama rejiminde, yaş doğrulaması çeşitli üçüncü taraf hizmetler tarafından gerçekleştirilebilir, çeşitli olası yöntemler kullanarak, görsel yaş doğrulaması dahil, burada AI yaşın öngörülmesi için kullanılır (genellikle canlı mobil kamera görüntüleri üzerinden). Bu tür yaklaşımlar kullanan hizmetler arasında Ondato, TrustStamp ve Yoti bulunur.

Yaş tahmini mükemmel değildir ve geleneksel olarak yetişkinlik haklarını elde etme isteği, gençlerin yaş kısıtlamalarını atlatabilmek için çeşitli yöntemler geliştirmelerine neden olmuştur.

Bu yöntemlerden biri, özellikle kızlar tarafından kullanılan, yüz makyajı – otomatik yaş tahmini sistemlerini yanılttığı bilinen bir taktik.

Yalnızca Kızlar Değil

Kızlara odaklanmanın makyajı “kızlara özgü” olarak düşünülmesine karşı çıkılmadan önce, yüz makyajının herhangi birinde bulunmasının cinsiyetin çok güvenilir bir göstergesi olmadığını not etmek önemlidir:

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

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

Bu nedenle, bu makalede incelenen materyali, yeni araştırmada keşfedilen en yaygın senaryo doğrultusunda ele alıyoruz – yani makyaj kullanarak otomatik görsel yaş doğrulama sistemlerini atlatabilen kadın minörler.

AI Yöntemiyle Etkili Makyaj Kaldırma

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

Projenin amacı, görüntülerden (potansiyel olarak video görüntüleri de dahil olmak üzere) makyaj görünümünü kaldırmak için bir AI yöntemi geliştirmektir, böylece makyajın arkasındaki kişinin gerçek yaşını daha iyi anlamak mümkün olur.

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

Böyle bir sistemin geliştirilmesindeki bir zorluk, minör kızların makyajlı görüntülerini toplamak veya oluşturmakla ilgili olası duyarlılıktır. Sonunda, araştırmacılar makyaj stillerini yapay olarak uygulamak için EleGANt adlı bir üçüncü taraf Generatif Karşıt Ağ (GAN) tabanlı sistemi kullandılar ve bu teknik çok etkili oldu:

Tsinghua Üniversitesi’nin 2022 EleGANt sistemi, GAN’ları kullanarak kaynak fotoğraflara kozmetik ürünleri uygulamaktadır. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2207.09840

Bu sentetik verilerle ve çeşitli yardımcı projeler ve veri setleriyle birlikte, yazarlar “görsel” veya “belli” makyajla karşılaştıklarında mevcut en iyi yöntemleri aşmayı başardılar.

Makale şöyle diyor:

‘DiffClean, bir metin yönlendirmeli difüzyon modeli kullanarak makyaj izlerini siler ve makyaj saldırılarına karşı savunma sağlar. [Bu] minor ve yetişkin doğrulamasını (doğruluk %4.8 artar) ve yüz doğrulamasını (TMR %8.9 artar, FMR=0.01’de) rakip temel modellere kıyasla dijital olarak simüle edilmiş ve gerçek makyajlı görüntülerde geliştirir.’

Şimdi nasıl yaptıklarına bir göz atalım.

Yöntem

Gerçek minör kızların makyajlı resimlerini toplamak yerine, yazarlar UTKFace veri setinden alınan resimlere EleGANt kullanarak sentetik kozmetik ürünleri uyguladılar ve 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 algoritmalarının genç yaş gruplarında en çok hata yaptığı dikkate alındığında, araştırmacılar hedef yaşlar (10-19 yaş) için ince ayarlanmış bir proxy yaş sınıflandırıcı geliştirmek zorunda kaldılar. Bu amaçla, UTKFace’de eğitilmiş SSRNet mimarisini ve ağırlıklı L1 kaybı kullandılar.

2021 OpenAI difüzyon modeli, dönüşüm için temel olarak kullanıldı; yazarlar temel mimariyi korudular, ancak ek dikkat başlıkları çeşitli çözünürlüklerde, daha derin katmanlar ve BigGAN tarzı bloklar ekleyerek iyileştirdiler.

Yönlendirme kontrolü, CLIP ipuçları kullanılarak gerçekleştirildi: özellikle yüz makyajlı ve yüz makyajsız, böylece model istenen semantik yönde ilerlemeyi öğrendi, makyajı yüz detaylarına, yaş ipuçlarına veya kimliğe zarar vermeden kaldırdı.

EleGANt kullanarak sentetik makyaj uygulaması. Her üçlü, orijinal UTKFace görüntüsünü (solda), referans makyaj stilini (ortada) ve stil transferinden sonra sonucu (sağda) gösterir. Makyaj transferi, bilgisayar vizyonu literatüründe yaygındır ve Adobe Photoshop’un nöral filtrelerinde de mevcuttur ve bir referans görüntüsünden hedef görüntüye makyaj uygulayabilir.

Dört ana kayıp fonksiyonu, yüz kimliği veya yaş ipuçlarını etkilemeden makyaj kaldırma işlemini yönlendirdi. Yukarıda belirtilen CLIP tabanlı kaybın yanı sıra, kimlik ArcFace kayıpları kullanılarak korunmuştur – InsightFace kütüphanesinden alınan kayıplar, oluşturulan yüz ve hem orijinal temiz görüntüye hem de “makyajlı” versiyona benzerlik ölçüyordu, böylece makyaj kaldırma işleminin önünde ve arkasında konu tutarlı kaldı.

Üçüncüsü, Öğrenilen Algısal Benzerlik Ölçümleri (LPIPS) kullanılıyordu – L1 mesafesi, piksel düzeyinde gerçekçiliği sağlamak ve makyaj çıkarıldıktan sonra orijinal görüntünün genel görünümünü korumak için.

Son olarak, yaş, UTKFace veri setinde eğitilmiş ince ayarlanmış bir SSRNet kullanılarak denetlenmiştir – model, 10-29 yaş aralığındaki hataları cezalandıran bir düzgünleştirilmiş L1 kaybı kullanıyordu. Modelin bir varyantı, yaşın görünümünü belirli bir yaşa uydurmak için CLIP tabanlı bir yaş ipucu kullanıyordu.

Yaş tahmini için, 2023 MiVOLO çerçevesi kullanıldı.

Veri ve Testler

UTKFace’de SSRNet’in ince ayarlanması, 15.364 görüntüden oluşan bir eğitim kümesi ve 6.701 görüntüden oluşan bir test kümesi kullanıldı. Orijinal 20.000 görüntüden anyone 70 yaş üstü çıkarıldı ve sonra 70:30 oranında bölündü.

Önceki yöntem tarafından belirlenen yönteme uygun olarak, eğitim iki aşamada gerçekleştirildi – ilk oturum, BeautyGAN’ın MT veri setinden 300 gerçek dünya makyaj görüntüsünü (eğitim ve doğrulama için 200/100 bölünme) kullandı.

Model daha sonra, EleGANt kullanarak sentetik makyaj ile zenginleştirilmiş 300 ek UTKFace görüntüsü kullanılarak daha da iyileştirildi. Bu, beş referans stili boyunca 600 örnekten oluşan bir son eğitim kümesi oluşturdu. Makyaj kaldırma, birçok makyaj stilini tek bir temiz yüze haritalandırdığından, eğitim, her olası kozmetik varyasyonunu kapsamak yerine geniş bir genellemeye odaklandı.

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

Genellemeyi değerlendirmek için, 3.000 görüntü BeautyFace ve 355 LADN veri setlerinden alındı, her ikisi de gerçek makyaj içeriyordu.

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

Metrikler ve Uygulama

Metrikler için yazarlar, gerçek yaş değerleri ile öngörülen yaş değerleri arasındaki Mutlak Hata Oranı (MAE) kullanmışlardır – burada daha düşük sonuçlar daha iyidir; yaş grubu doğruluğu, öngörülen yaşların doğru gruplarda olup olmadığını değerlendirmek için kullanılmıştır (daha düşük sonuçlar daha iyidir); minör/yetişkin doğruluğu, 18+ kişilerin doğru şekilde tanımlanmasını değerlendirmek için kullanılmıştır (daha yüksek sonuçlar daha iyidir).

Ek olarak, bu konuya özgü olmasa da, yazarlar kimlik doğrulama metriklerini Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) değerleri ve ilgili Doğru Eşleşme Oranı (TMR) ve Yanlış Eşleşme Oranı (FMR) şeklinde bildirmektedir.

SSRNet, 64×64px görüntülerde, 50’lik bir toplu işleme boyutu ile Adam optimizatörü ve ağırlık çürümesi 1e−4 ile eğitildi, ayrıca kosinüs annealing zamanlayıcısı ve 1e−3’lük öğrenme oranı 200 epoch boyunca, erken durdurmayla birlikte.

DiffClean modülü, 256×256px girdi görüntüleri aldı ve beş epoch boyunca Adam ile ince ayarlandı, daha kaba bir öğrenme oranı 4e−3 ile. Örnekleme, 40 DDIM tersine dönüş adımı ve 6 DDIM ileri adım kullanıldı. Tüm eğitim, tek bir NVIDIA A100 GPU (40GB veya 80GB VRAM olup olmadığı belirtilmedi) üzerinde gerçekleştirildi.

Karşılaştırıldıkları sistemler arasında CLIP2Protect ve daha önce bahsedilen DiffAM bulunuyordu. Yazarlar, CLIP2Protect’te daha yüksek bir başarı oranının elde edildiği “mat” makyaj stillerini iş akışında kullandılar.

DiffAM’i temel olarak yeniden oluşturmak için, BeautyGAN’dan önceden eğitilmiş model MT veri setinde ince ayarlandı. Karşıt makyaj transferi için, DiffAM’den checkpoint kullanıldı, hedef model, referans görüntüsü ve kimlik için varsayılan parametreler kullanıldı.

MiVOLO kullanarak yaş tahmini görevlerinde DiffClean’in performansını temel modellere kıyasla karşılaştırma. Rapor edilen metrikler, Minör/Yetişkin sınıflandırma doğruluğu, yaş grubu doğruluğu ve Mutlak Hata Oranı (MAE) şeklindedir. CLIP yaş kaybıyla DiffClean, tüm metriklerde en iyi sonuçları elde eder.

Bu sonuçlardan, yazarlar şunları belirtiyorlar:

‘[Bizim] yöntemimiz DIFFCLEAN, her iki temel modeli, CLIP2Protect ve DiffAM’i geride bırakır ve makyaj saldırılarına karşı başarılı bir şekilde direnmeyi başarır, [ve] makyaj tarafından bozulan yaş ipuçlarını (MAE’yi 5.71’ye düşürerek) ve genel yaş grubu tahmini doğruluğunu (37%’ye çıkararak) iyileştirir.’

‘Amacımız, küçük yaş gruplarına odaklanıyordu ve sonuçlar, minor ve yetişkin yaşını %88.6’lık bir doğrulukla sınıflandırabildiğimizi gösteriyor.’

Temel ve önerilen yöntemlerden makyaj kaldırma sonuçları. En soldaki sütun kaynak görüntüleri gösterir, sonraki sütunlar CLIP2Protect ve DiffAM’den çıktıları 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 bozulmasını önlediğini ve DiffAM’in kaçırdığı kalan kozmetikleri ortadan kaldırdığını iddia ediyorlar.

Yazarlar ayrıca, makyajın algılanan yaş üzerinde uniform bir etkisi olmadığını, ancak yüzün algılanan yaşını artırabileceğini, azaltabileceğini veya değiştirmeyeceğini belirtiyorlar. Dolayısıyla DiffClean, öngörülen yaşı “genel bir azaltma” uygulamaz, sondern makyajı kaldırarak orijinal yaş ipuçlarını geri kazanmaya çalışır:

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

DiffClean’in yeni verilere nasıl performans gösterdiğini test etmek için, BeautyFace ve LADN veri setlerine, gerçek makyaj içeren görüntülere uygulandı, ancak aynı konulardan makyajsız eşleştirilmiş görüntüler yoktu. Makyaj kaldırılmadan önce ve sonra yapılan yaş tahminleri karşılaştırıldı, DiffClean’in makyaj tarafından oluşturulan bozulmayı ne kadar etkili bir şekilde azalttığını değerlendirmek için:

LADN (soldaki çift) ve BeautyFace (sağdaki çift) veri setlerinden gerçek dünya görüntülerine makyaj kaldırma sonuçları. DiffClean, makyajı kaldırarak öngörülen yaşları azaltır ve görünür yaş ile gerçek yaş arasındaki farkı daraltır. Beyaz numaralar, işlemden önce ve sonra tahmin edilen yaşları gösterir.

Sonuçlar, DiffClean’in her iki veri setinde de görünür ve gerçek yaş arasındaki farkı ortalama üç yıl azalttığını gösterdi, bu da sistemin gerçek dünya kozmetik stillerine iyi genelleyebildiğini gösteriyor.

Sonuç

Görsel kozmetik makyajın advers bir şekilde kullanılmasının ilginç ve belki de kaçınılmaz olduğu düşünülebilir. Kızların genel olarak erkeklerden daha hızlı geliştiği dikkate alındığında, kadın minör ve yetişkin statüleri arasındaki eşiği belirleme görevi, araştırma sahnesinin belki de şimdiye kadar karşılaştığı en iddialı görevlerden biri olabilir.

Bununla birlikte, zaman ve veri, sonunda visual yaş doğrulama sistemlerini desteklemek için tutarlı yaşa bağlı ipuçlarını belirlemeye yardımcı olabilir.

* Bu konu, dillendirme konusunda hassas bir konudur ve ‘kızlar’ ifadesi dışlayıcıdır (oysa ‘kadınlar ve kızlar’, bu durumda doğru bir tanımlama değildir), bu nedenle ‘dişiler’ ifadesini en iyi uzlaşma olarak kabul ediyorum – bu, tüm demografik nüansları yakalamasa da.

^† Bu makalede, makyajın görülebilmesi ve tanınabilmesi amaçlandığında, örneğin mascara, eyeliner, allık ve fondöten gibi ‘gösterişli’ makyajı kastetmek için ‘gösterişli’ terimini kullanıyorum, bu, gizleme kremleri ve diğer ‘gizli’ kozmetik uygulamalarından ayırt edilir.

İlk olarak 18 Temmuz 2025 Cuma günü yayınlandı.