論文の概要: Optimal-Landmark-Guided Image Blending for Face Morphing Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16722v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 03:45:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 16:20:45.927312
- Title: Optimal-Landmark-Guided Image Blending for Face Morphing Attacks
- Title（参考訳）: フェースモーフィングアタックのための最適ランドマーク誘導画像ブレンド
- Authors: Qiaoyun He, Zongyong Deng, Zuyuan He, Qijun Zhao
- Abstract要約: 本稿では,最適なランドマーク誘導画像ブレンディングを用いた顔形態形成攻撃を行うための新しい手法を提案する。
提案手法は, ランドマークの最適化とグラフ畳み込みネットワーク(GCN)によるランドマークと外観特徴の組み合わせにより, 従来のアプローチの限界を克服する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.024953195407502
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel approach for conducting face morphing
attacks, which utilizes optimal-landmark-guided image blending. Current face
morphing attacks can be categorized into landmark-based and generation-based
approaches. Landmark-based methods use geometric transformations to warp facial
regions according to averaged landmarks but often produce morphed images with
poor visual quality. Generation-based methods, which employ generation models
to blend multiple face images, can achieve better visual quality but are often
unsuccessful in generating morphed images that can effectively evade
state-of-the-art face recognition systems~(FRSs). Our proposed method overcomes
the limitations of previous approaches by optimizing the morphing landmarks and
using Graph Convolutional Networks (GCNs) to combine landmark and appearance
features. We model facial landmarks as nodes in a bipartite graph that is fully
connected and utilize GCNs to simulate their spatial and structural
relationships. The aim is to capture variations in facial shape and enable
accurate manipulation of facial appearance features during the warping process,
resulting in morphed facial images that are highly realistic and visually
faithful. Experiments on two public datasets prove that our method inherits the
advantages of previous landmark-based and generation-based methods and
generates morphed images with higher quality, posing a more significant threat
to state-of-the-art FRSs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,最適なランドマーク誘導画像ブレンディングを用いた顔形態形成攻撃を行うための新しいアプローチを提案する。
現在の顔のモーフィング攻撃は、ランドマークベースとジェネレーションベースのアプローチに分類できる。
ランドマークベースの手法は、平均的なランドマークに従って顔領域をゆがめるために幾何学的変換を用いるが、視覚品質の悪い変形画像をしばしば生成する。
複数の顔画像をブレンドする生成モデルを用いる世代ベースの手法は、より良い視覚品質を達成することができるが、最先端の顔認識システム(frss)を効果的に回避できる形態的画像の生成に失敗した場合が多い。
提案手法は, ランドマークの最適化とグラフ畳み込みネットワーク(GCN)によるランドマークと外観特徴の組み合わせにより, 従来のアプローチの限界を克服する。
顔のランドマークを、完全に接続された二部グラフのノードとしてモデル化し、GCNを用いて空間的および構造的関係をシミュレートする。
目的は、顔の形状の変化を捉え、ワープ過程中に顔の特徴を正確に操作することであり、結果として、非常にリアルで視覚的に忠実な顔画像を形成することである。
2つの公開データセットの実験により,本手法は従来のランドマークベースおよび世代ベース手法の利点を継承し,高品質なモルヒド画像を生成することが証明された。
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