論文の概要: Conditional Identity Disentanglement for Differential Face Morph Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02162v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 17:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 16:01:04.447724
• Title: Conditional Identity Disentanglement for Differential Face Morph Detection
• Title（参考訳）: ディファレンシャル顔形態検出のための条件付き同一性乱れ
• Authors: Sudipta Banerjee and Arun Ross
• Abstract要約: 本稿では,信頼された参照画像上に条件付された形態素画像から暗黙的に同一性を切り離すアルゴリズムを提案する。 提案手法の有効性を実証するために, AMSL顔形態, MorGAN および EMorGAN データセットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.646962064352577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the task of differential face morph attack detection using a conditional generative network (cGAN). To determine whether a face image in an identification document, such as a passport, is morphed or not, we propose an algorithm that learns to implicitly disentangle identities from the morphed image conditioned on the trusted reference image using the cGAN. Furthermore, the proposed method can also recover some underlying information about the second subject used in generating the morph. We performed experiments on AMSL face morph, MorGAN, and EMorGAN datasets to demonstrate the effectiveness of the proposed method. We also conducted cross-dataset and cross-attack detection experiments. We obtained promising results of 3% BPCER @ 10% APCER on intra-dataset evaluation, which is comparable to existing methods; and 4.6% BPCER @ 10% APCER on cross-dataset evaluation, which outperforms state-of-the-art methods by at least 13.9%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,条件生成ネットワーク(cGAN)を用いた顔形態攻撃検出の課題について述べる。 パスポート等の識別文書中の顔画像が変形しているか否かを判定するために、cganを用いて、信頼された基準画像に条件づけられた形態画像から暗黙的に同一性を区別するアルゴリズムを提案する。 さらに,本手法では,モーフの生成に用いた第2主語に関する基礎情報も取得できる。 提案手法の有効性を実証するために, AMSL顔形態, MorGAN および EMorGAN データセットの実験を行った。 また,クロスデータセットおよびクロスアタック検出実験を行った。 既存手法に匹敵するデータセット内評価では3% BPCER @ 10% APCER, クロスデータセット評価では4.6% BPCER @ 10% APCER, 最先端手法では少なくとも13.9%向上した。

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