Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differential Newborn Face Morphing Attack Detection using Wavelet Scatter Network

論文の概要: Differential Newborn Face Morphing Attack Detection using Wavelet Scatter Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01294v1
Date: Tue, 2 May 2023 09:54:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 14:45:59.136742
Title: Differential Newborn Face Morphing Attack Detection using Wavelet Scatter Network
Title（参考訳）: ウェーブレット散乱ネットワークを用いた新生児顔形態検出
Authors: Raghavendra Ramachandra, Sushma Venkatesh, Guoqiang Li, Kiran Raja
Abstract要約: 顔認識システム(FRS)は新生児の変形画像に対して脆弱であることが示されている。そこで本研究では,新しい参照型/識別型モーフィング検出(MAD)法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.928591239481358
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Face Recognition System (FRS) are shown to be vulnerable to morphed images of newborns. Detecting morphing attacks stemming from face images of newborn is important to avoid unwanted consequences, both for security and society. In this paper, we present a new reference-based/Differential Morphing Attack Detection (MAD) method to detect newborn morphing images using Wavelet Scattering Network (WSN). We propose a two-layer WSN with 250 $\times$ 250 pixels and six rotations of wavelets per layer, resulting in 577 paths. The proposed approach is validated on a dataset of 852 bona fide images and 2460 morphing images constructed using face images of 42 unique newborns. The obtained results indicate a gain of over 10\% in detection accuracy over other existing D-MAD techniques.
Abstract（参考訳）: 顔認識システム(FRS)は新生児の画像に弱いことが示されている。新生児の顔画像から生じるモーフィング攻撃の検出は、セキュリティと社会の両方において、望ましくない結果を避けるために重要である。本稿では,Wavelet Scattering Network (WSN) を用いた新規なモーフィング画像検出のための参照ベース・ディファレンシャルモーフィング検出(MAD)手法を提案する。我々は250$\times$ 250の2層wsnと層ごとに6つのウェーブレットを持つ2層wsnを提案し、577のパスを生成する。提案手法は,42人の新生児の顔画像を用いて構築した852ボナファイド画像と2460モルファス画像を用いて検証した。その結果,既存のd-mad法に比べて検出精度が10%以上向上した。

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