論文の概要: Psychophysical Evaluation of Human Performance in Detecting Digital Face
Image Manipulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12084v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 12:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 15:46:11.303568
- Title: Psychophysical Evaluation of Human Performance in Detecting Digital Face
Image Manipulations
- Title（参考訳）: デジタル顔画像操作検出における人の心理的評価
- Authors: Robert Nichols, Christian Rathgeb, Pawel Drozdowski, Christoph Busch
- Abstract要約: この研究は、心理物理学の分野から採用された原則に基づいて、Webベースの遠隔視覚的識別実験を導入する。
本研究では,顔のスワップ,フォーミング,リタッチなど,さまざまな種類の顔画像を検出する能力について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.63266615325105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, increasing deployment of face recognition technology in
security-critical settings, such as border control or law enforcement, has led
to considerable interest in the vulnerability of face recognition systems to
attacks utilising legitimate documents, which are issued on the basis of
digitally manipulated face images. As automated manipulation and attack
detection remains a challenging task, conventional processes with human
inspectors performing identity verification remain indispensable. These
circumstances merit a closer investigation of human capabilities in detecting
manipulated face images, as previous work in this field is sparse and often
concentrated only on specific scenarios and biometric characteristics.
This work introduces a web-based, remote visual discrimination experiment on
the basis of principles adopted from the field of psychophysics and
subsequently discusses interdisciplinary opportunities with the aim of
examining human proficiency in detecting different types of digitally
manipulated face images, specifically face swapping, morphing, and retouching.
In addition to analysing appropriate performance measures, a possible metric of
detectability is explored. Experimental data of 306 probands indicate that
detection performance is widely distributed across the population and detection
of certain types of face image manipulations is much more challenging than
others.
- Abstract（参考訳）: 近年では、国境管理や法執行など、セキュリティ上重要な設定における顔認識技術の導入が増加し、デジタル操作された顔画像に基づいて発行される正統な文書を利用する攻撃に対する顔認識システムの脆弱性にかなりの関心が寄せられている。
自動操作と攻撃検出は依然として困難な課題であり、人間の検査者が身元確認を行う従来のプロセスは不可欠である。
これらの状況は、操作された顔画像を検出する人間の能力をより深く研究する上で有効であり、この分野での以前の研究は疎く、しばしば特定のシナリオや生体特性にのみ集中している。
本研究は、心理物理学の分野から採用されている原則に基づき、webベースの遠隔視覚識別実験を行い、その後、顔の交換、モーフィング、リタッチなど、様々な種類のデジタル操作された顔画像の検出における人間の習熟度を調べることを目的として、学際的な機会について論じる。
適切な性能測定値の解析に加えて,検出可能性の指標も検討した。
306個のプロバンドによる実験データによると、検出性能は個体群全体に広く分布しており、特定の種類の顔画像操作の検出は他よりもはるかに困難である。
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