Fugu-MT 論文翻訳(概要): Morph Detection Enhanced by Structured Group Sparsity

論文の概要: Morph Detection Enhanced by Structured Group Sparsity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14943v1
Date: Mon, 29 Nov 2021 20:45:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-01 15:13:11.373050
Title: Morph Detection Enhanced by Structured Group Sparsity
Title（参考訳）: 構造群間隔によるモルフ検出
Authors: Poorya Aghdaie, Baaria Chaudhary, Sobhan Soleymani, Jeremy Dawson, Nasser M. Nasrabadi
Abstract要約: 顔認識システムの整合性を著しく損なう顔変形攻撃の課題を考察する。我々はウェーブレット領域分析を用いて、形態面の空間周波数内容の洞察を得る。我々は、モルヒドおよびボナフィド画像の分解ウェーブレットサブバンドを用いて、ディープニューラルネットワーク(DNN)モルヒド検出器を訓練する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.22557507385582
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we consider the challenge of face morphing attacks, which substantially undermine the integrity of face recognition systems such as those adopted for use in border protection agencies. Morph detection can be formulated as extracting fine-grained representations, where local discriminative features are harnessed for learning a hypothesis. To acquire discriminative features at different granularity as well as a decoupled spectral information, we leverage wavelet domain analysis to gain insight into the spatial-frequency content of a morphed face. As such, instead of using images in the RGB domain, we decompose every image into its wavelet sub-bands using 2D wavelet decomposition and a deep supervised feature selection scheme is employed to find the most discriminative wavelet sub-bands of input images. To this end, we train a Deep Neural Network (DNN) morph detector using the decomposed wavelet sub-bands of the morphed and bona fide images. In the training phase, our structured group sparsity-constrained DNN picks the most discriminative wavelet sub-bands out of all the sub-bands, with which we retrain our DNN, resulting in a precise detection of morphed images when inference is achieved on a probe image. The efficacy of our deep morph detector which is enhanced by structured group lasso is validated through experiments on three facial morph image databases, i.e., VISAPP17, LMA, and MorGAN.
Abstract（参考訳）: 本稿では,国境警備機関で採用されている顔認証システムの整合性を著しく損なう顔変形攻撃の課題について考察する。形態検出は細粒度表現の抽出として定式化され、局所的な判別特徴を仮説の学習に利用することができる。異なる粒度の識別的特徴と分離されたスペクトル情報を得るために,ウェーブレット領域解析を活用し,形態面の空間周波数内容について考察する。そのため、RGB領域で画像を使用する代わりに、2次元ウェーブレット分解を用いて全ての画像をウェーブレットサブバンドに分解し、入力画像の最も識別性の高いウェーブレットサブバンドを見つけるために、深い教師付き特徴選択方式を用いる。この目的のために,モーフィドおよびボナファイド画像の分解ウェーブレットサブバンドを用いて,ディープニューラルネットワーク(dnn)モルフィック検出器を訓練する。トレーニングフェーズでは,DNNを構成するサブバンドのうち最も識別可能なウェーブレットサブバンドを抽出し,DNNを再トレーニングすることで,プローブ画像上での推測が達成された際の画像の正確な検出を行う。また, 3つの顔形態画像データベース(VISAPP17, LMA, MorGAN)を用いて, 構造群ラッソにより増強された深部形態検出器の有効性を検証した。

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