論文の概要: On the Influence of Ageing on Face Morph Attacks: Vulnerability and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02684v2
• Date: Sat, 19 Sep 2020 16:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 03:20:33.806630
• Title: On the Influence of Ageing on Face Morph Attacks: Vulnerability and Detection
• Title（参考訳）: 顔形態攻撃に対する加齢の影響について:脆弱性と検出
• Authors: Sushma Venkatesh, Kiran Raja, Raghavendra Ramachandra, Christoph Busch
• Abstract要約: 顔認識システム(FRS)は境界制御アプリケーションに広く採用されている。 顔形態形成工程は、複数のデータ被験者の画像を使用し、画像ブレンディング操作を行い、高品質な画像を生成する。 生成した形態画像は、合成画像に寄与するデータ対象の生体特性と類似した視覚特性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.936155415524937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face morphing attacks have raised critical concerns as they demonstrate a new vulnerability of Face Recognition Systems (FRS), which are widely deployed in border control applications. The face morphing process uses the images from multiple data subjects and performs an image blending operation to generate a morphed image of high quality. The generated morphed image exhibits similar visual characteristics corresponding to the biometric characteristics of the data subjects that contributed to the composite image and thus making it difficult for both humans and FRS, to detect such attacks. In this paper, we report a systematic investigation on the vulnerability of the Commercial-Off-The-Shelf (COTS) FRS when morphed images under the influence of ageing are presented. To this extent, we have introduced a new morphed face dataset with ageing derived from the publicly available MORPH II face dataset, which we refer to as MorphAge dataset. The dataset has two bins based on age intervals, the first bin - MorphAge-I dataset has 1002 unique data subjects with the age variation of 1 year to 2 years while the MorphAge-II dataset consists of 516 data subjects whose age intervals are from 2 years to 5 years. To effectively evaluate the vulnerability for morphing attacks, we also introduce a new evaluation metric, namely the Fully Mated Morphed Presentation Match Rate (FMMPMR), to quantify the vulnerability effectively in a realistic scenario. Extensive experiments are carried out by using two different COTS FRS (COTS I - Cognitec and COTS II - Neurotechnology) to quantify the vulnerability with ageing. Further, we also evaluate five different Morph Attack Detection (MAD) techniques to benchmark their detection performance with ageing.
• Abstract（参考訳）: 顔モーフィング攻撃は、境界制御アプリケーションに広くデプロイされている顔認識システム(FRS)の新たな脆弱性を示すため、重大な懸念を引き起こしている。 顔形態形成プロセスは、複数のデータ被写体からの画像を使用し、画像混合操作を行い、高品質な形態画像を生成する。 生成した形態画像は、合成画像に寄与するデータ対象の生体特性に類似した視覚特性を示し、人間とFRSの両方がそのような攻撃を検出するのを困難にしている。 本稿では,老化の影響下での変形画像に対するcots(commercial-off-the-shelf)frsの脆弱性について体系的に検討する。 そこで我々は,MorphAgeデータセットと呼ぶ,MORPH II顔データセットから得られた年齢変化を考慮した新しい形態付き顔データセットを導入した。 データセットには、年齢間隔に基づく2つのビンがあり、最初のbin - morphage-iデータセットは、年齢変化が1年から2年の1002のユニークなデータセットを持ち、morphage-iiデータセットは、年齢間隔が2年から5年の516のデータセットで構成されている。 モーフィング攻撃の脆弱性を効果的に評価するために、現実的なシナリオにおいてその脆弱性を効果的に定量化するために、新しい評価指標であるFMMPMR(Fully Mated Morphed Presentation Match Rate)を導入する。 2つの異なるCOTS FRS(COTS I - Cognitec と COTS II - Neurotechnology)を用いて、脆弱性を加齢とともに定量化する。 さらに,5種類のMorph Detection Detection (MAD) 技術を評価し,その検出性能を加齢とともに評価した。

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