論文の概要: Are GAN-based Morphs Threatening Face Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02496v1
• Date: Thu, 5 May 2022 08:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-07 01:48:26.075087
• Title: Are GAN-based Morphs Threatening Face Recognition?
• Title（参考訳）: GANベースの形態は顔認識を脅かすか?
• Authors: Eklavya Sarkar, Pavel Korshunov, Laurent Colbois, and S\'ebastien Marcel
• Abstract要約: 本稿では,4種類のモーフィング攻撃のためのデータセットと対応するコードを提供することにより,このギャップを埋める。 また、4つの最先端の顔認識システムの脆弱性を評価するための広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0921354926071274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Morphing attacks are a threat to biometric systems where the biometric reference in an identity document can be altered. This form of attack presents an important issue in applications relying on identity documents such as border security or access control. Research in generation of face morphs and their detection is developing rapidly, however very few datasets with morphing attacks and open-source detection toolkits are publicly available. This paper bridges this gap by providing two datasets and the corresponding code for four types of morphing attacks: two that rely on facial landmarks based on OpenCV and FaceMorpher, and two that use StyleGAN 2 to generate synthetic morphs. We also conduct extensive experiments to assess the vulnerability of four state-of-the-art face recognition systems, including FaceNet, VGG-Face, ArcFace, and ISV. Surprisingly, the experiments demonstrate that, although visually more appealing, morphs based on StyleGAN 2 do not pose a significant threat to the state to face recognition systems, as these morphs were outmatched by the simple morphs that are based facial landmarks.
• Abstract（参考訳）: モーフィング攻撃は生体認証システムにとって脅威であり、生体認証文書内の生体認証参照を変更することができる。 この種の攻撃は、境界セキュリティやアクセス制御といったIDドキュメントに依存するアプリケーションにおいて重要な問題となる。 顔形態の生成とその検出に関する研究は急速に進んでいるが、モーフィング攻撃やオープンソースの検出ツールキットを持つデータセットはごくわずかである。 本稿では,OpenCVとFaceMorpherをベースとした顔のランドマークに依存した2つのデータと,StyleGAN 2を用いて合成形態を生成する2つの形態素攻撃のためのコードを提供することにより,このギャップを埋める。 また、FaceNet、VGG-Face、ArcFace、ISVを含む、最先端の顔認識システムの脆弱性を評価するための広範な実験を行った。 驚くべきことに、この実験は、より視覚的に魅力的ではあるが、StyleGAN 2に基づく形態は、顔のランドマークに基づく単純な形態に見劣りするため、顔認識システムに対する状態に重大な脅威を与えないことを示した。

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