論文の概要: 3D Face Morphing Attacks: Generation, Vulnerability and Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03454v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 16:53:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-11 18:14:42.999119
- Title: 3D Face Morphing Attacks: Generation, Vulnerability and Detection
- Title（参考訳）: 3D顔モフィング攻撃:生成、脆弱性、検出
- Authors: Jag Mohan Singh, Raghavendra Ramachandra
- Abstract要約: 顔認識システムはモルヒネ攻撃に弱いことが判明した。
本研究は, 3次元における顔形態形成攻撃の創出に向けた新たな方向性を示す。
41のユニークなデータ対象に対応する675個の3Dスキャンからなる,新たに生成された3D顔データセットについて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6833521970861685
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Face Recognition systems (FRS) have been found vulnerable to morphing
attacks, where the morphed face image is generated by blending the face images
from contributory data subjects. This work presents a novel direction towards
generating face morphing attacks in 3D. To this extent, we have introduced a
novel approach based on blending the 3D face point clouds corresponding to the
contributory data subjects. The proposed method will generate the 3D face
morphing by projecting the input 3D face point clouds to depth-maps \& 2D color
images followed by the image blending and wrapping operations performed
independently on the color images and depth maps. We then back-project the 2D
morphing color-map and the depth-map to the point cloud using the canonical
(fixed) view. Given that the generated 3D face morphing models will result in
the holes due to a single canonical view, we have proposed a new algorithm for
hole filling that will result in a high-quality 3D face morphing model.
Extensive experiments are carried out on the newly generated 3D face dataset
comprised of 675 3D scans corresponding to 41 unique data subjects. Experiments
are performed to benchmark the vulnerability of automatic 2D and 3D FRS and
human observer analysis. We also present the quantitative assessment of the
quality of the generated 3D face morphing models using eight different quality
metrics. Finally, we have proposed three different 3D face Morphing Attack
Detection (3D-MAD) algorithms to benchmark the performance of the 3D MAD
algorithms.
- Abstract（参考訳）: 顔認識システム(frs)は、顔画像と寄与データとをブレンドすることにより、顔画像が生成されるモーフィング攻撃に対して脆弱である。
本研究は, 顔のモーフィング攻撃を3dで生成する新しい方向を示す。
そこで本稿では, コントリビュータデータに対応する3次元顔点雲をブレンドする手法を提案する。
提案手法では,入力した3次元顔点雲を深度マップ \&2次元カラーイメージに投影し,色画像と深度マップとで独立に行う画像ブレンディングとラッピング操作を行う。
次に、標準(固定)ビューを使用して、2次元モーフィングカラーマップと深度マップをポイントクラウドにバックプロジェクションします。
生成した3d顔モーフィングモデルが単一の正準ビューのために穴をあけることを考慮し,高品質な3d顔モーフィングモデルを実現するための新しい穴埋めアルゴリズムを提案する。
新たに生成した3d顔データセットは,41個のユニークなデータ対象に対応する675個の3dスキャンからなる。
自動2Dおよび3D FRSと人間の観察者分析の脆弱性をベンチマークするために実験が行われた。
また,8つの異なる品質指標を用いて生成した3次元顔形態モデルの品質を定量的に評価する。
最後に、3次元MADアルゴリズムの性能をベンチマークするために、3つの異なる3次元顔モフィング攻撃検出(3D-MAD)アルゴリズムを提案する。
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