論文の概要: MorDeephy: Face Morphing Detection Via Fused Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03110v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 11:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:40:27.789320
• Title: MorDeephy: Face Morphing Detection Via Fused Classification
• Title（参考訳）: mordeephy:fused分類による顔形態検出
• Authors: Iurii Medvedev, Farhad Shadmand, Nuno Gon\c{c}alves
• Abstract要約: 単一画像顔形態検出のための新しい深層学習手法を提案する。 深層顔の特徴を学習し、これらの特徴の真正性に関する情報を伝達する。 提案手法はMorDeephyと呼ばれ,その技術性能を達成し,未知のシナリオに変形検出を行うタスクを一般化する顕著な能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face morphing attack detection (MAD) is one of the most challenging tasks in the field of face recognition nowadays. In this work, we introduce a novel deep learning strategy for a single image face morphing detection, which implies the discrimination of morphed face images along with a sophisticated face recognition task in a complex classification scheme. It is directed onto learning the deep facial features, which carry information about the authenticity of these features. Our work also introduces several additional contributions: the public and easy-to-use face morphing detection benchmark and the results of our wild datasets filtering strategy. Our method, which we call MorDeephy, achieved the state of the art performance and demonstrated a prominent ability for generalising the task of morphing detection to unseen scenarios.
• Abstract（参考訳）: 顔形態素攻撃検出(MAD)は、近年の顔認識分野における最も困難な課題の1つである。 本研究では, 複雑な分類方式において, 複雑な顔認識タスクとともに, 顔画像の識別を意図した, 単一の顔形態検出のための新しい深層学習手法を提案する。 深層顔の特徴を学習し、これらの特徴の真正性に関する情報を伝達する。 私たちの研究には、パブリックで使いやすい顔形態検出ベンチマークや、ワイルドデータセットフィルタリング戦略の結果など、いくつかのコントリビューションも導入しています。 提案手法はMorDeephyと呼ばれ,その技術性能を達成し,未知のシナリオに変形検出を行うタスクを一般化する顕著な能力を示した。

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