論文の概要: Facial De-morphing: Extracting Component Faces from a Single Morph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02933v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 05:01:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:29:55.553409
• Title: Facial De-morphing: Extracting Component Faces from a Single Morph
• Title（参考訳）: 顔面変形:単一形態からの成分顔の抽出
• Authors: Sudipta Banerjee and Prateek Jaiswal and Arun Ross
• Abstract要約: モルヒネ攻撃検出戦略は モルヒネを検出できるが 画像や身元を復元できない そこで本研究では,顔画像から両アイデンティティの画像を同時に復元できる新しいデモーフィング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.346914707006773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A face morph is created by strategically combining two or more face images corresponding to multiple identities. The intention is for the morphed image to match with multiple identities. Current morph attack detection strategies can detect morphs but cannot recover the images or identities used in creating them. The task of deducing the individual face images from a morphed face image is known as \textit{de-morphing}. Existing work in de-morphing assume the availability of a reference image pertaining to one identity in order to recover the image of the accomplice - i.e., the other identity. In this work, we propose a novel de-morphing method that can recover images of both identities simultaneously from a single morphed face image without needing a reference image or prior information about the morphing process. We propose a generative adversarial network that achieves single image-based de-morphing with a surprisingly high degree of visual realism and biometric similarity with the original face images. We demonstrate the performance of our method on landmark-based morphs and generative model-based morphs with promising results.
• Abstract（参考訳）: 複数のアイデンティティに対応する2つ以上の顔画像を戦略的に組み合わせて顔形態を作成する。 その意図は、モーフィックな画像が複数のアイデンティティと一致することである。 現在の形態攻撃検出戦略は、形態を検出することができるが、それらを作成する際に使用される画像やアイデンティティを回復することはできない。 顔画像から個々の顔画像を導出するタスクは \textit{de-morphing} と呼ばれる。 既存のデフォーミングの作業は、共犯者のイメージ、すなわち他のアイデンティティを回復するために、1つのアイデンティティに関連する参照イメージが利用可能であると仮定する。 そこで本研究では, 参照画像や先行情報を必要とせずに, 両人物の画像を単一の顔画像から同時に復元できるデモーフィング手法を提案する。 本稿では,従来の顔画像と驚くほど高い視覚的リアリズムと生体的類似性を持つ単一画像に基づくデモーフィングを実現する。 本手法はランドマークに基づく形態と生成モデルに基づく形態に対して有望な結果を示す。

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