論文の概要: Deep Composite Face Image Attacks: Generation, Vulnerability and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11039v3
• Date: Mon, 20 Mar 2023 20:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:58:28.345463
• Title: Deep Composite Face Image Attacks: Generation, Vulnerability and Detection
• Title（参考訳）: ディープ複合顔画像攻撃:生成、脆弱性、検出
• Authors: Jag Mohan Singh, Raghavendra Ramachandra
• Abstract要約: 顔認証システム(FRS)の脆弱性により、顔操作攻撃は生体認証研究者の注意を引き付けている。 本稿では,GAN(Geneversarative Adrial Networks)を用いた顔属性に基づく複合顔画像攻撃(CFIA)生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6833521970861685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face manipulation attacks have drawn the attention of biometric researchers because of their vulnerability to Face Recognition Systems (FRS). This paper proposes a novel scheme to generate Composite Face Image Attacks (CFIA) based on facial attributes using Generative Adversarial Networks (GANs). Given the face images corresponding to two unique data subjects, the proposed CFIA method will independently generate the segmented facial attributes, then blend them using transparent masks to generate the CFIA samples. We generate $526$ unique CFIA combinations of facial attributes for each pair of contributory data subjects. Extensive experiments are carried out on our newly generated CFIA dataset consisting of 1000 unique identities with 2000 bona fide samples and 526000 CFIA samples, thus resulting in an overall 528000 face image samples. {{We present a sequence of experiments to benchmark the attack potential of CFIA samples using four different automatic FRS}}. We introduced a new metric named Generalized Morphing Attack Potential (G-MAP) to benchmark the vulnerability of generated attacks on FRS effectively. Additional experiments are performed on the representative subset of the CFIA dataset to benchmark both perceptual quality and human observer response. Finally, the CFIA detection performance is benchmarked using three different single image based face Morphing Attack Detection (MAD) algorithms. The source code of the proposed method together with CFIA dataset will be made publicly available: \url{https://github.com/jagmohaniiit/LatentCompositionCode}
• Abstract（参考訳）: 顔認証システム(FRS)の脆弱性により、顔操作攻撃は生体認証研究者の注意を引き付けている。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いた顔属性に基づく複合顔画像攻撃(CFIA)生成手法を提案する。 2つのユニークなデータ対象に対応する顔画像から、提案手法は分離された顔属性を独立に生成し、透明マスクを用いて混合してCFIAサンプルを生成する。 我々は、各コントリビュータデータ被験者の顔属性のユニークなCFIA組み合わせを526ドルで生成する。 2000ボナフッ化物サンプルと526000 CFIAサンプルからなる1000個のユニークなIDからなる新たに生成されたCFIAデータセット上で,大規模な実験を行い,528000個の顔画像サンプルが得られた。 4つの異なる自動FRSを用いてCFIA試料の攻撃電位をベンチマークするための一連の実験を提示する。 我々は、FRSに対して発生した攻撃の脆弱性を効果的にベンチマークするために、Generalized Morphing Attack Potential (G-MAP) という新しい指標を導入した。 CFIAデータセットの代表的なサブセットで追加実験を行い、知覚品質と人間の観察者の反応をベンチマークする。 最後に、CFIA検出性能を3つの異なる単一画像ベース顔モフィング検出(MAD)アルゴリズムを用いてベンチマークする。 提案するメソッドのソースコードとcfiaデータセットは公開される予定だ。 \url{https://github.com/jagmohaniiit/latentcompositioncode}

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