論文の概要: Face Morphing Attacks and Face Image Quality: The Effect of Morphing and
the Unsupervised Attack Detection by Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05864v1
- Date: Thu, 11 Aug 2022 15:12:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-12 13:23:35.892686
- Title: Face Morphing Attacks and Face Image Quality: The Effect of Morphing and
the Unsupervised Attack Detection by Quality
- Title（参考訳）: 顔モフティング攻撃と顔画像品質 : モフティングと品質による教師なし検出の効果
- Authors: Biying Fu and Naser Damer
- Abstract要約: 形態形成過程が知覚的画像品質と顔認識における画像有用性の両方に影響を及ぼす可能性を理論的に論じる。
本研究は、顔画像品質測定と顔画像有効性測定の両方を含む、顔画像品質に対するモーフィングの効果を広範囲に分析する。
本研究は、この効果に基づいて、品質スコアに基づいて、教師なしモーフィング攻撃検出(MAD)を行う可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.889667606945215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Morphing attacks are a form of presentation attacks that gathered increasing
attention in recent years. A morphed image can be successfully verified to
multiple identities. This operation, therefore, poses serious security issues
related to the ability of a travel or identity document to be verified to
belong to multiple persons. Previous works touched on the issue of the quality
of morphing attack images, however, with the main goal of quantitatively
proofing the realistic appearance of the produced morphing attacks. We theorize
that the morphing processes might have an effect on both, the perceptual image
quality and the image utility in face recognition (FR) when compared to bona
fide samples. Towards investigating this theory, this work provides an
extensive analysis of the effect of morphing on face image quality, including
both general image quality measures and face image utility measures. This
analysis is not limited to a single morphing technique, but rather looks at six
different morphing techniques and five different data sources using ten
different quality measures. This analysis reveals consistent separability
between the quality scores of morphing attack and bona fide samples measured by
certain quality measures. Our study goes further to build on this effect and
investigate the possibility of performing unsupervised morphing attack
detection (MAD) based on quality scores. Our study looks intointra and
inter-dataset detectability to evaluate the generalizability of such a
detection concept on different morphing techniques and bona fide sources. Our
final results point out that a set of quality measures, such as MagFace and
CNNNIQA, can be used to perform unsupervised and generalized MAD with a correct
classification accuracy of over 70%.
- Abstract（参考訳）: モーフィング攻撃は、近年注目を集めているプレゼンテーション攻撃の一形態である。
モーフィック画像は、複数のidに対して正常に検証することができる。
したがって、この操作は、複数の人物に属することが確認される旅行や身分証明書の能力に深刻なセキュリティ上の問題を引き起こす。
以前の研究では、生成したモーフィング攻撃のリアルな外観を定量的に証明することを目的として、モーフィング攻撃画像の品質の問題に言及していた。
形態形成過程がボナフッ化物試料と比較した場合の知覚的画像品質と顔認識(FR)における画像有用性の両方に影響を及ぼす可能性が示唆された。
この理論を検討するため,本研究は,一般画像品質測定と顔画像有用性測定の両方を含む,顔画像品質に対するモーフィングの効果を広範囲に分析する。
この分析は1つのモーフィング技術に限らず、むしろ6つの異なるモーフィング技術と5つの異なるデータソースを10の異なる品質尺度で調べる。
この分析により, モルフィングアタックの品質スコアと, 一定の品質測定値で測定したボナフィデ試料との間に, 一貫した分離性が認められた。
さらに本研究は,この効果を生かして,品質スコアに基づいて非教師なしモーフィング攻撃検出(mad)を行う可能性について検討する。
本研究は,様々なモーフィング手法とボナfide源を用いた検出概念の一般化可能性を評価するために,intraおよびinter-dataset検出可能性を検討する。
最終結果は,MagFace や CNNNIQA などの品質指標のセットを用いて,正確な分類精度を70%以上で,教師なしおよび一般化MAD の実行が可能であることを指摘する。
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