Fooling Computer Vision into Inferring the Wrong Body Mass Index

Authors: Owen Levin, Zihang Meng, Vikas Singh, Xiaojin Zhu
Published: 2019-05-16

Source: https://arxiv.org/abs/1905.06916

PDF: https://arxiv.org/pdf/1905.06916

AIにより推定されたラベル

性能評価手法 データ前処理 攻撃チェーン分析

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Abstract

Recently it’s been shown that neural networks can use images of human faces to accurately predict Body Mass Index (BMI), a widely used health indicator. In this paper we demonstrate that a neural network performing BMI inference is indeed vulnerable to test-time adversarial attacks. This extends test-time adversarial attacks from classification tasks to regression. The application we highlight is BMI inference in the insurance industry, where such adversarial attacks imply a danger of insurance fraud.