論文の概要: SDeMorph: Towards Better Facial De-morphing from Single Morph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11442v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 13:46:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:58:31.524957
- Title: SDeMorph: Towards Better Facial De-morphing from Single Morph
- Title（参考訳）: SDeMorph: 単一形態による顔のデフォーミングの改善
- Authors: Nitish Shukla
- Abstract要約: 顔認識システム(FRS)はモルヒネ攻撃に対して脆弱である。
現在のMorph Detection (MAD)は、その形態を検出できるが、その形態を生成するために使われるアイデンティティを回復できない。
SDeMorphは参照のない新しいデモルフィング法であり,ボナファイドのアイデンティティを復元する。
- 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 Recognition Systems (FRS) are vulnerable to morph attacks. A face morph
is created by combining multiple identities with the intention to fool FRS and
making it match the morph with multiple identities. Current Morph Attack
Detection (MAD) can detect the morph but are unable to recover the identities
used to create the morph with satisfactory outcomes. Existing work in
de-morphing is mostly reference-based, i.e. they require the availability of
one identity to recover the other. Sudipta et al. \cite{ref9} proposed a
reference-free de-morphing technique but the visual realism of outputs produced
were feeble. In this work, we propose SDeMorph (Stably Diffused De-morpher), a
novel de-morphing method that is reference-free and recovers the identities of
bona fides. Our method produces feature-rich outputs that are of significantly
high quality in terms of definition and facial fidelity. Our method utilizes
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) by destroying the input morphed
signal and then reconstructing it back using a branched-UNet. Experiments on
ASML, FRLL-FaceMorph, FRLL-MorDIFF, and SMDD datasets support the effectiveness
of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 顔認識システム(frs)はmorph攻撃に対して脆弱である。
顔形態は、複数のIDとFRSを騙し、その形態と複数のIDとを一致させることにより生成される。
現在のMorph Detection (MAD)は、その形態を検出できるが、良好な結果を得るために使用するアイデンティティを回復できない。
デモーフィングにおける既存の作業は、ほとんどが参照ベースである。
Sudiptaなど。
\cite{ref9} は参照フリーなデモーフィング手法を提案したが、出力の視覚的リアリズムは弱かった。
本研究では, 参照フリーでボナファイドのアイデンティティを復元する新しいデモルファス法であるSDeMorph (Stably Diffused De-morpher)を提案する。
提案手法は,定義や顔の忠実性の観点から,極めて高品質な特徴豊かな出力を生成する。
本手法は,入力されたモルヒド信号を破壊し,分岐UNetを用いて再構成することで拡散確率モデル(DDPM)を利用する。
ASML, FRLL-FaceMorph, FRLL-MorDIFF, SMDDデータセットによる実験は, 提案手法の有効性を支持する。
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