非接触式和高效的系统迅速实施，以提倡对抗Covid-19大流行的预防方法。尽管此类系统的积极效益，但通过侵入用户隐私有潜力。在这项工作中，我们通过使用掩蔽面部图像预测隐私敏感的软生物测量来分析面部生物识别系统的隐私侵犯性。我们根据Reset-50架构培训并申请CNN，具有20,003个合成屏蔽图像并测量隐私侵犯性。尽管人们在人们中戴着面具的隐私益处存在受欢迎的信念，但我们表明，当面具磨损时，隐私侵犯性没有显着差异。在我们的实验中，我们能够准确地预测来自蒙面的面部图像的性别（94.7％），种族（83.1％）和年龄（MAE 6.21和RMSE 8.33）。我们所提出的方法可以作为基准实用程序来评估利用隐私敏感信息的人工智能系统的隐私侵犯性。我们开展研究界的重新提供和更广泛的使用贡献。
translated by 谷歌翻译