論文の概要: The Impact of Print-Scanning in Heterogeneous Morph Evaluation Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06559v2
- Date: Tue, 3 Sep 2024 01:57:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 18:50:14.596650
- Title: The Impact of Print-Scanning in Heterogeneous Morph Evaluation Scenarios
- Title(参考訳): 不均一な形態評価シナリオにおける印刷スキャンの影響
- Authors: Richard E. Neddo, Zander W. Blasingame, Chen Liu,
- Abstract要約: 印刷スキャンがモルヒネ攻撃検出に与える影響について, 一連の評価を通じて検討した。
実験の結果,MMPMR(Mated Morph Presentation Match Rate)を最大8.48%向上できることがわかった。
S-MAD (Single-image Morphing Detection Detection) アルゴリズムがプリントスキャンされた形態を検出するように訓練されていない場合、MACER (Morphing Classification Err rate) は96.12%まで増加する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9035583634286277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face morphing attacks pose an increasing threat to face recognition (FR) systems. A morphed photo contains biometric information from two different subjects to take advantage of vulnerabilities in FRs. These systems are particularly susceptible to attacks when the morphs are subjected to print-scanning to mask the artifacts generated during the morphing process. We investigate the impact of print-scanning on morphing attack detection through a series of evaluations on heterogeneous morphing attack scenarios. Our experiments show that we can increase the Mated Morph Presentation Match Rate (MMPMR) by up to 8.48%. Furthermore, when a Single-image Morphing Attack Detection (S-MAD) algorithm is not trained to detect print-scanned morphs the Morphing Attack Classification Error Rate (MACER) can increase by up to 96.12%, indicating significant vulnerability.
- Abstract(参考訳): 顔変形攻撃は、顔認識(FR)システムに対する脅威が増大する。
形態写真には、FRの脆弱性を利用するために、2つの異なる被験者の生体情報が含まれている。
これらのシステムは、モルヒネが印刷スキャンの対象となり、モルヒネの過程で生成されたアーティファクトを隠蔽する場合、特に攻撃を受けやすい。
印刷スキャンが異質な形態素攻撃シナリオに対する一連の評価を通じて形態素攻撃検出に与える影響について検討する。
実験の結果,MMPMR(Mated Morph Presentation Match Rate)を最大8.48%向上できることがわかった。
さらに、プリントスキャンされた形態を検出するためにS-MAD(Sing-image Morphing Attack Detection)アルゴリズムが訓練されていない場合、MACER(Morphing Attack Classification Err rate)は96.12%増加し、重大な脆弱性を示す。
関連論文リスト
- Towards Better Morphed Face Images without Ghosting Artifacts [3.95944314850151]
そこで本研究では,形態生成中の画素ワイドアライメントに基づくゴーストアーティファクトの自動防止手法を提案する。
提案手法は,高品質な形態に不可欠なバイオメトリックスの品質を損なわないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T12:58:30Z) - Exploring Decision-based Black-box Attacks on Face Forgery Detection [53.181920529225906]
顔の偽造生成技術は鮮明な顔を生み出し、セキュリティとプライバシーに対する世間の懸念を高めている。
顔偽造検出は偽の顔の識別に成功しているが、最近の研究では顔偽造検出は敵の例に対して非常に脆弱であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T14:49:54Z) - MorphGANFormer: Transformer-based Face Morphing and De-Morphing [55.211984079735196]
顔変形に対するスタイルGANベースのアプローチが主要な技術である。
本稿では,顔の変形に対する変換器ベースの代替手段を提案し,その利点をStyleGANベースの方法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T19:09:11Z) - Face Morphing Attacks and Face Image Quality: The Effect of Morphing and
the Unsupervised Attack Detection by Quality [6.889667606945215]
形態形成過程が知覚的画像品質と顔認識における画像有用性の両方に影響を及ぼす可能性を理論的に論じる。
本研究は、顔画像品質測定と顔画像有効性測定の両方を含む、顔画像品質に対するモーフィングの効果を広範囲に分析する。
本研究は、この効果に基づいて、品質スコアに基づいて、教師なしモーフィング攻撃検出(MAD)を行う可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T15:12:50Z) - Exploring Frequency Adversarial Attacks for Face Forgery Detection [59.10415109589605]
フェースフォージェリ検出器に対する周波数対向攻撃法を提案する。
また,メタラーニングの概念に触発されて,空間領域と周波数領域の両方で攻撃を行うハイブリッド逆攻撃を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T15:34:13Z) - A Face Recognition System's Worst Morph Nightmare, Theoretically [0.0]
顔認識システム(FRS)はモルヒネ攻撃に弱いが、ほとんどの研究はランドマークベースのモルヒネに重点を置いている。
本稿では,学習の容易さの利点を生かした,第3の異なる形態を創出する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T14:09:47Z) - PW-MAD: Pixel-wise Supervision for Generalized Face Morphing Attack
Detection [6.24950085812444]
顔変形攻撃画像は複数のアイデンティティに検証できるため、境界チェックのようなアイデンティティ検証に基づくプロセスに対する大きな脆弱性となる。
しかし、顔の変形を検知する様々な方法が提案されているが、予期せぬ後変態過程への一般化性は低い。
主要なポストモーフィングプロセスは、パスポートやID文書を発行する際、多くの国で実施される印刷およびスキャン操作である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-23T17:04:51Z) - Robust Face-Swap Detection Based on 3D Facial Shape Information [59.32489266682952]
顔のスワップ画像やビデオは、悪意ある攻撃者を惹きつけ、重要な人物の信用を損ねている。
以前のピクセルレベルのアーティファクトに基づく検出技術は、常に不明瞭なパターンにフォーカスするが、利用可能なセマンティックなヒントは無視する。
キーフィギュアの顔・スワップ検出のための外観・形状特徴をフル活用するための生体情報に基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T09:35:48Z) - Can GAN Generated Morphs Threaten Face Recognition Systems Equally as
Landmark Based Morphs? -- Vulnerability and Detection [22.220940043294334]
本稿では,新たなGAN(Generative Adversarial Network)-StyleGANを用いた顔形態生成フレームワークを提案する。
2500枚の顔画像が新たに作成された形態データセットでは、この研究に批判的な疑問が浮かび上がっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T16:52:56Z) - Face Anti-Spoofing by Learning Polarization Cues in a Real-World
Scenario [50.36920272392624]
顔の偽造は生体認証アプリケーションにおけるセキュリティ侵害を防ぐ鍵となる。
RGBと赤外線画像を用いたディープラーニング手法は,新たな攻撃に対する大量のトレーニングデータを必要とする。
本研究では,実顔の偏光画像の物理的特徴を自動的に学習することにより,現実のシナリオにおける顔のアンチ・スプーフィング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T03:04:03Z) - Towards Face Encryption by Generating Adversarial Identity Masks [53.82211571716117]
敵の識別マスクを生成するためのターゲットID保護反復法(TIP-IM)を提案する。
TIP-IMは、様々な最先端の顔認識モデルに対して95%以上の保護成功率を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T12:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。