論文の概要: TetraLoss: Improving the Robustness of Face Recognition against Morphing Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11598v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 21:04:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 15:44:10.715600
• Title: TetraLoss: Improving the Robustness of Face Recognition against Morphing Attacks
• Title（参考訳）: TetraLoss: モーフィング攻撃に対する顔認識のロバスト性の改善
• Authors: Mathias Ibsen, L\'azaro J. Gonz\'alez-Soler, Christian Rathgeb, Christoph Busch
• Abstract要約: 顔認識システムは、高セキュリティアプリケーションに広くデプロイされている。 フェースモーフィングのようなデジタル操作は、顔認識システムにセキュリティ上の脅威をもたらす。 本稿では,ディープラーニングに基づく顔認識システムを,顔形態攻撃に対してより堅牢なものにするための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.092869001331781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition systems are widely deployed in high-security applications such as for biometric verification at border controls. Despite their high accuracy on pristine data, it is well-known that digital manipulations, such as face morphing, pose a security threat to face recognition systems. Malicious actors can exploit the facilities offered by the identity document issuance process to obtain identity documents containing morphed images. Thus, subjects who contributed to the creation of the morphed image can with high probability use the identity document to bypass automated face recognition systems. In recent years, no-reference (i.e., single image) and differential morphing attack detectors have been proposed to tackle this risk. These systems are typically evaluated in isolation from the face recognition system that they have to operate jointly with and do not consider the face recognition process. Contrary to most existing works, we present a novel method for adapting deep learning-based face recognition systems to be more robust against face morphing attacks. To this end, we introduce TetraLoss, a novel loss function that learns to separate morphed face images from its contributing subjects in the embedding space while still preserving high biometric verification performance. In a comprehensive evaluation, we show that the proposed method can significantly enhance the original system while also significantly outperforming other tested baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムは、国境管理における生体認証などの高セキュリティアプリケーションに広く利用されている。 精度は高いものの、顔のモーフィングなどのデジタル操作が顔認識システムにセキュリティの脅威をもたらすことはよく知られている。 悪意のあるアクターは、id文書発行プロセスによって提供される機能を利用して、モーフィック画像を含むid文書を取得することができる。 したがって、形態素画像の作成に寄与した被験者は、ID文書を高い確率で利用して、自動顔認識システムを回避することができる。 近年では、このリスクに対処するために、非参照(単一画像)と差動モーフィング攻撃検出器が提案されている。 これらのシステムは通常、顔認識システムとは独立して評価され、顔認識プロセスは考慮されない。 既存のほとんどの研究とは対照的に、深層学習に基づく顔認識システムを顔形態攻撃に対してより堅牢なものにするための新しい手法を提案する。 そこで本研究では,生体認証性能を保ちつつ,埋込み空間における顔画像と寄与対象とを分離する新たな損失関数であるtetralossを紹介する。 総合的な評価により,本手法は他のベースライン法を著しく上回りながら,元のシステムを大幅に向上させることができることを示した。

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