論文の概要: Can GAN Generated Morphs Threaten Face Recognition Systems Equally as
Landmark Based Morphs? -- Vulnerability and Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03621v1
- Date: Tue, 7 Jul 2020 16:52:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 20:46:01.773895
- Title: Can GAN Generated Morphs Threaten Face Recognition Systems Equally as
Landmark Based Morphs? -- Vulnerability and Detection
- Title（参考訳）: GANはランドマークベースの形態と同等の顔認識システムを生成することができるか?
--脆弱性と検出
- Authors: Sushma Venkatesh, Haoyu Zhang, Raghavendra Ramachandra, Kiran Raja,
Naser Damer, Christoph Busch
- Abstract要約: 本稿では,新たなGAN(Generative Adversarial Network)-StyleGANを用いた顔形態生成フレームワークを提案する。
2500枚の顔画像が新たに作成された形態データセットでは、この研究に批判的な疑問が浮かび上がっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.220940043294334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The primary objective of face morphing is to combine face images of different
data subjects (e.g. a malicious actor and an accomplice) to generate a face
image that can be equally verified for both contributing data subjects. In this
paper, we propose a new framework for generating face morphs using a newer
Generative Adversarial Network (GAN) - StyleGAN. In contrast to earlier works,
we generate realistic morphs of both high-quality and high resolution of
1024$\times$1024 pixels. With the newly created morphing dataset of 2500
morphed face images, we pose a critical question in this work. \textit{(i) Can
GAN generated morphs threaten Face Recognition Systems (FRS) equally as
Landmark based morphs?} Seeking an answer, we benchmark the vulnerability of a
Commercial-Off-The-Shelf FRS (COTS) and a deep learning-based FRS (ArcFace).
This work also benchmarks the detection approaches for both GAN generated
morphs against the landmark based morphs using established Morphing Attack
Detection (MAD) schemes.
- Abstract（参考訳）: フェイスモーフィングの主な目的は、異なるデータ主題(例えば、悪意のあるアクターと共犯者)の顔画像を組み合わせて、貢献するデータ主題の両方に対して等しく検証可能な顔画像を生成することである。
本稿では,新たなgan(generative adversarial network)-styleganを用いた顔形態生成のための新しいフレームワークを提案する。
従来の作品とは対照的に、1024$\times$1024ピクセルの高画質と高画質の両方の現実的な形態を生成する。
2500種類の顔画像から新たに作成されたモーフィングデータセットは,本研究において重要な疑問を呈する。
\textit{(i) GAN 生成形態はランドマークベース形態と等しく顔認識システム(FRS)を脅かすことができるか?
} 回答を見てみると,Commercial-Off-The-Shelf FRS (COTS) とディープラーニングベースの FRS (ArcFace) の脆弱性をベンチマークする。
この研究は、確立されたモルフィング攻撃検出(MAD)スキームを用いて、ランドマークに基づく形態に対して、両方のGAN生成形態に対する検出アプローチをベンチマークする。
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