論文の概要: Block Induced Signature Generative Adversarial Network (BISGAN): Signature Spoofing Using GANs and Their Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06041v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 08:14:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 11:30:40.489256
- Title: Block Induced Signature Generative Adversarial Network (BISGAN): Signature Spoofing Using GANs and Their Evaluation
- Title（参考訳）: ブロック誘起符号生成逆数ネットワーク(BISGAN) : GANを用いた信号スポーフィングとその評価
- Authors: Haadia Amjad, Kilian Goeller, Steffen Seitz, Carsten Knoll, Naseer Bajwa, Muhammad Imran Malik, Ronald Tetzlaff,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、オリジナルおよびフォージされたシグネチャから学習し、フォージされたシグネチャを生成する。
この研究は、署名検証システムのベンチマークを達成するために、偽造サンプルを生成するジェネレータを作成することに重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0177118388531325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning is actively being used in biometrics to develop efficient identification and verification systems. Handwritten signatures are a common subset of biometric data for authentication purposes. Generative adversarial networks (GANs) learn from original and forged signatures to generate forged signatures. While most GAN techniques create a strong signature verifier, which is the discriminator, there is a need to focus more on the quality of forgeries generated by the generator model. This work focuses on creating a generator that produces forged samples that achieve a benchmark in spoofing signature verification systems. We use CycleGANs infused with Inception model-like blocks with attention heads as the generator and a variation of the SigCNN model as the base Discriminator. We train our model with a new technique that results in 80% to 100% success in signature spoofing. Additionally, we create a custom evaluation technique to act as a goodness measure of the generated forgeries. Our work advocates generator-focused GAN architectures for spoofing data quality that aid in a better understanding of biometric data generation and evaluation.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングはバイオメトリックスにおいて、効率的な識別と検証システムを開発するために積極的に利用されている。
手書き署名は認証目的のための生体データの一般的なサブセットである。
GAN(Generative Adversarial Network)は、オリジナルおよびフォージされたシグネチャから学習し、フォージされたシグネチャを生成する。
ほとんどのGAN技術は、識別器である強力なシグネチャ検証器を生成するが、ジェネレータモデルによって生成される偽造品の品質をより重視する必要がある。
この研究は、署名検証システムのベンチマークを達成するために、偽造サンプルを生成するジェネレータを作成することに重点を置いている。
Inceptionモデルのようなブロックを注入したCycleGANを生成元とし,SigCNNモデルの変種を基本判別器として使用する。
私たちは、署名スプーフィングで80%から100%の成功をもたらす新しいテクニックでモデルをトレーニングします。
さらに、生成された偽造物の良さを測るカスタム評価手法を作成する。
本研究は,バイオメトリックデータ生成と評価の理解を深めるため,データ品質を汚すジェネレータ指向のGANアーキテクチャを提唱する。
関連論文リスト
- Offline Signature Verification Based on Feature Disentangling Aided Variational Autoencoder [6.128256936054622]
シグネチャ検証システムの主なタスクは、シグネチャ画像から特徴を抽出し、分類のための分類器を訓練することである。
署名検証モデルがトレーニングされている場合、熟練した偽造の例は、しばしば利用できない。
本稿では, 可変オートエンコーダ(VAE)を用いて, 署名画像から直接特徴を抽出する新しい署名検証手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T19:54:47Z) - Enhanced Bank Check Security: Introducing a Novel Dataset and Transformer-Based Approach for Detection and Verification [11.225067563482169]
銀行チェックの署名検証に特化して設計された新しいデータセットを提案する。
このデータセットには、典型的なチェック要素に埋め込まれたさまざまなシグネチャスタイルが含まれている。
本稿では,オブジェクト検出ネットワークを用いた文字非依存署名検証のための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T14:42:14Z) - A secure and private ensemble matcher using multi-vault obfuscated templates [1.3518297878940662]
生成AIは、データ生成において前例のないリアリズム、多様性、効率を提供することによって、現代の機械学習に革命をもたらした。
バイオメトリックテンプレートのセキュリティとセキュアマッチングは、現代のバイオメトリックシステムにおいて最も求められている特徴である。
本稿では,バイオメトリックテンプレートのセキュリティを高めるために,ジェネレーティブAIを用いた新しい難読化手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T05:18:39Z) - Securing Deep Generative Models with Universal Adversarial Signature [69.51685424016055]
深い生成モデルは、その潜在的な誤用のために社会に脅威をもたらす。
本稿では,任意の事前学習型生成モデルに普遍的逆数シグネチャを注入することを提案する。
提案手法は, FFHQ と ImageNet のデータセット上で, 様々な最先端生成モデルを用いて検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T17:59:01Z) - Revealing Reliable Signatures by Learning Top-Rank Pairs [15.582774097442721]
署名検証は重要なドキュメント分析タスクである。
著者に依存しないオフライン署名検証タスクに対して,トップランクペア(top-rank pairs)を学習するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-17T08:20:19Z) - Fingerprinting Image-to-Image Generative Adversarial Networks [53.02510603622128]
Generative Adversarial Networks (GAN) は様々なアプリケーションシナリオで広く利用されている。
本稿では,信頼できる第三者に基づく画像間GANの知的保護のための新しい指紋認証方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-19T06:25:10Z) - Prototype-supervised Adversarial Network for Targeted Attack of Deep
Hashing [65.32148145602865]
ディープハッシュネットワークは、敵の例に弱い。
ProS-GAN(ProS-GAN)の提案
我々の知る限りでは、これはディープハッシュネットワークを攻撃する最初の世代ベースの方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-17T00:31:37Z) - Responsible Disclosure of Generative Models Using Scalable
Fingerprinting [70.81987741132451]
深層生成モデルは質的に新しいパフォーマンスレベルを達成した。
この技術がスプーフセンサーに誤用され、ディープフェイクを発生させ、大規模な誤情報を可能にするという懸念がある。
最先端のジェネレーションモデルを責任を持って公開することで、研究者や企業がモデルに指紋を刻むことができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-16T03:51:54Z) - ScoreGAN: A Fraud Review Detector based on Multi Task Learning of
Regulated GAN with Data Augmentation [50.779498955162644]
生成・検出プロセスにおけるレビューテキストとレビューレーティングスコアの両方を利用した不正レビュー検出のためのScoreGANを提案する。
その結果,提案フレームワークは,既存の最先端フレームワークであるFakeGANをAPの7%,YelpとTripAdvisorのデータセットで5%上回る性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T16:15:06Z) - Discriminator Contrastive Divergence: Semi-Amortized Generative Modeling
by Exploring Energy of the Discriminator [85.68825725223873]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、高次元データのモデリングにおいて大きな可能性を秘めている。
本稿では,WGANの識別器の特性を活かした識別器コントラストの多様性について紹介する。
我々は、合成データと実世界の画像生成ベンチマークの両方において、大幅に改善された生成の利点を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-05T01:50:16Z)
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。