論文の概要: Dealing with Subject Similarity in Differential Morphing Attack Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07667v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 12:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 14:09:30.858405
- Title: Dealing with Subject Similarity in Differential Morphing Attack Detection
- Title（参考訳）: ディファレンシャル・モーフィング・アタック検出における主観的類似性への対処
- Authors: Nicolò Di Domenico, Guido Borghi, Annalisa Franco, Davide Maltoni,
- Abstract要約: 我々は,信頼されたライブキャプチャー(通常犯罪者を表す)を文書画像と比較し,それを形態的またはボナフィドとして分類する微分MAD(D-MAD)に焦点を当てた。
形態素画像とライブ画像が十分に多様である場合に、識別特徴に基づくこれらのアプローチが有効であることを示す。
ACIdA, モジュール型分類のためのモジュールと, 入力画像の識別とアーティファクト解析のための2つのモジュールからなるモジュール型D-MADシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3659108218579545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of morphing attacks has posed significant security concerns for automated Face Recognition systems, raising the pressing need for robust and effective Morphing Attack Detection (MAD) methods able to effectively address this issue. In this paper, we focus on Differential MAD (D-MAD), where a trusted live capture, usually representing the criminal, is compared with the document image to classify it as morphed or bona fide. We show these approaches based on identity features are effective when the morphed image and the live one are sufficiently diverse; unfortunately, the effectiveness is significantly reduced when the same approaches are applied to look-alike subjects or in all those cases when the similarity between the two compared images is high (e.g. comparison between the morphed image and the accomplice). Therefore, in this paper, we propose ACIdA, a modular D-MAD system, consisting of a module for the attempt type classification, and two modules for the identity and artifacts analysis on input images. Successfully addressing this task would allow broadening the D-MAD applications including, for instance, the document enrollment stage, which currently relies entirely on human evaluation, thus limiting the possibility of releasing ID documents with manipulated images, as well as the automated gates to detect both accomplices and criminals. An extensive cross-dataset experimental evaluation conducted on the introduced scenario shows that ACIdA achieves state-of-the-art results, outperforming literature competitors, while maintaining good performance in traditional D-MAD benchmarks.
- Abstract（参考訳）: モーフィング攻撃の出現は、自動顔認識システムに重大なセキュリティ上の懸念を生じさせ、この問題に効果的に対処できる堅牢で効果的なモルフィング攻撃検出(MAD)手法の必要性が高まった。
本稿では,通常犯罪者を表す信頼されたライブキャプチャを文書画像と比較し,それを形態的またはボナフィドとして分類する,微分MAD(D-MAD)に焦点を当てる。
これらの手法は, 形状画像とライブ画像が十分に多様である場合に有効であることを示すが, 残念ながら, 同じアプローチがルックライクな被験者に適用された場合や, 比較画像の類似度が高い場合(例えば, 形状画像と共役者の比較)には, 有効性が著しく低下する。
そこで本稿では,ACIdAというモジュール型分類用モジュールと,入力画像の識別とアーティファクト解析のための2つのモジュールからなるモジュール型D-MADシステムを提案する。
このタスクに成功すれば、例えば、現在完全に人間の評価に依存している文書の登録段階を含むD-MADアプリケーションの拡張が可能になるため、操作された画像を含むIDドキュメントの公開や、共犯者と犯罪者の両方を検出するための自動ゲートが制限される。
ACIdAは、従来のD-MADベンチマークで優れた性能を維持しつつ、最先端の成果を達成し、文献の競合よりも優れていることを示す。
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