論文の概要: Analyzing eyebrow region for morphed image detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19290v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 06:11:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:51:32.812447
- Title: Analyzing eyebrow region for morphed image detection
- Title（参考訳）: 形態的画像検出のための視線領域の解析
- Authors: Abdullah Zafar, Christoph Busch,
- Abstract要約: 提案手法は,眼窩領域の周波数を解析することに基づく。
以上の結果から,本手法は画像の変形検出に有用なツールである可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.879461135691896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facial images in passports are designated as primary identifiers for the verification of travelers according to the International Civil Aviation Organization (ICAO). Hence, it is important to ascertain the sanctity of the facial images stored in the electronic Machine-Readable Travel Document (eMRTD). With the introduction of automated border control (ABC) systems that rely on face recognition for the verification of travelers, it is even more crucial to have a system to ensure that the image stored in the eMRTD is free from any alteration that can hinder or abuse the normal working of a facial recognition system. One such attack against these systems is the face-morphing attack. Even though many techniques exist to detect morphed images, morphing algorithms are also improving to evade these detections. In this work, we analyze the eyebrow region for morphed image detection. The proposed method is based on analyzing the frequency content of the eyebrow region. The method was evaluated on two datasets that each consisted of morphed images created using two algorithms. The findings suggest that the proposed method can serve as a valuable tool in morphed image detection, and can be used in various applications where image authenticity is critical.
- Abstract（参考訳）: 国際民間航空機関(ICAO)によると、パスポートの顔画像は旅行者の確認のための主要な識別子として指定されている。
したがって、eMRTD(Electronic Machine-Readable Travel Document)に格納されている顔画像の正当性を確認することが重要である。
自動境界制御(ABC)システムの導入により,eMRTDに格納された画像が正常な顔認証システムの動作を妨げたり悪用したりするような変化を防止できるようなシステムを実現することがさらに重要である。
このようなシステムに対する攻撃の1つは、顔変形攻撃である。
モーフィング画像を検出する技術は数多く存在するが、モーフィングアルゴリズムもこれらの検出を避けるために改善されている。
そこで本研究では,形態的画像検出のためのアイブロウ領域を解析する。
提案手法は,眼窩領域の周波数を解析することに基づく。
この手法は2つのデータセットで評価され,それぞれが2つのアルゴリズムを用いて生成した形態素画像から成っている。
提案手法は画像検出に有用なツールであり,画像の信頼性が重要となる様々なアプリケーションに適用可能であることが示唆された。
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