Fugu-MT 論文翻訳(概要): MIPGAN -- Generating Strong and High Quality Morphing Attacks Using Identity Prior Driven GAN

論文の概要: MIPGAN -- Generating Strong and High Quality Morphing Attacks Using Identity Prior Driven GAN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01729v3
Date: Wed, 7 Apr 2021 11:02:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 08:03:11.828484
Title: MIPGAN -- Generating Strong and High Quality Morphing Attacks Using Identity Prior Driven GAN
Title（参考訳）: MIPGAN -- アイデンティティ事前駆動型GANを用いた強力で高品質なモーフィング攻撃の生成
Authors: Haoyu Zhang, Sushma Venkatesh, Raghavendra Ramachandra, Kiran Raja, Naser Damer, Christoph Busch
Abstract要約: 本稿では,アイデンティティ優先型生成適応ネットワークを用いた攻撃生成手法を提案する。提案するMIPGANは、知覚的品質と識別因子を利用した新たに定式化された損失関数であるStyleGANから派生した。提案手法は,商用およびディープラーニングベースの顔認識システムに対して,その脆弱性を評価することによって,強力なモーフィング攻撃を発生させることが可能であることを示す。
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: Face morphing attacks target to circumvent Face Recognition Systems (FRS) by employing face images derived from multiple data subjects (e.g., accomplices and malicious actors). Morphed images can be verified against contributing data subjects with a reasonable success rate, given they have a high degree of facial resemblance. The success of morphing attacks is directly dependent on the quality of the generated morph images. We present a new approach for generating strong attacks extending our earlier framework for generating face morphs. We present a new approach using an Identity Prior Driven Generative Adversarial Network, which we refer to as MIPGAN (Morphing through Identity Prior driven GAN). The proposed MIPGAN is derived from the StyleGAN with a newly formulated loss function exploiting perceptual quality and identity factor to generate a high quality morphed facial image with minimal artefacts and with high resolution. We demonstrate the proposed approach's applicability to generate strong morphing attacks by evaluating its vulnerability against both commercial and deep learning based Face Recognition System (FRS) and demonstrate the success rate of attacks. Extensive experiments are carried out to assess the FRS's vulnerability against the proposed morphed face generation technique on three types of data such as digital images, re-digitized (printed and scanned) images, and compressed images after re-digitization from newly generated MIPGAN Face Morph Dataset. The obtained results demonstrate that the proposed approach of morph generation poses a high threat to FRS.
Abstract（参考訳）: 顔形態攻撃は、複数のデータ主体(例えば、共犯者や悪質なアクター)から派生した顔画像を利用することで、顔認識システム(FRS)を回避しようとする。モルフィド画像は、顔の類似度が高いため、合理的な成功率の貢献データに対して検証することができる。モーフィング攻撃の成功は、生成したモーフィング画像の品質に直接依存する。我々は、顔形態を生成するための以前のフレームワークを拡張する強力な攻撃を生成するための新しいアプローチを提案する。我々は,アイデンティティ優先型生成型敵ネットワークを用いた新しいアプローチを提案し,これをmipgan(アイデンティティ優先型ganによるモーフィング)と呼ぶ。提案したMIPGANは,知覚品質と識別因子を利用して,最小限のアーチファクトと高解像度の高品質な顔画像を生成する,新たに構成された損失関数であるStyleGANから派生した。提案手法は,商用およびディープラーニングベースの顔認識システム(FRS)に対する脆弱性を評価することによって,強力なモーフィング攻撃を発生させる可能性を示し,攻撃の成功率を示す。提案手法に対するfrsの脆弱性を評価するために, ディジタル画像, 再デジタル化(印刷およびスキャン)画像, 新たに生成されたmipgan顔形態データセットからの再デジタル化後の圧縮画像などの3種類のデータに対して, frsの脆弱性を評価した。その結果, モルヒネ生成のアプローチはFRSに高い脅威をもたらすことが示された。

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