論文の概要: dc-GAN: Dual-Conditioned GAN for Face Demorphing From a Single Morph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14494v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 19:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:03:10.425595
• Title: dc-GAN: Dual-Conditioned GAN for Face Demorphing From a Single Morph
• Title（参考訳）: dc-GAN:単一形態からの顔変形のためのデュアルコンディション型GAN
• Authors: Nitish Shukla, Arun Ross,
• Abstract要約: そこで本研究では, モーフィック画像に条件付き新規なGANデモルフィック法であるdc-GANを提案する。 提案手法は, 形態の再現性を克服し, ボナフィド画像の高品質な再構成を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.902536447343465
• License:
• Abstract: A facial morph is an image created by combining two face images pertaining to two distinct identities. Face demorphing inverts the process and tries to recover the original images constituting a facial morph. While morph attack detection (MAD) techniques can be used to flag morph images, they do not divulge any visual information about the faces used to create them. Demorphing helps address this problem. Existing demorphing techniques are either very restrictive (assume identities during testing) or produce feeble outputs (both outputs look very similar). In this paper, we overcome these issues by proposing dc-GAN, a novel GAN-based demorphing method conditioned on the morph images. Our method overcomes morph-replication and produces high quality reconstructions of the bonafide images used to create the morphs. Moreover, our method is highly generalizable across demorphing paradigms (differential/reference-free). We conduct experiments on AMSL, FRLL-Morphs and MorDiff datasets to showcase the efficacy of our method.
• Abstract（参考訳）: 顔形態とは、2つの異なるアイデンティティに関連する2つの顔画像を組み合わせた画像である。 顔変形は過程を逆転させ、顔形態を構成する原画像の復元を試みる。 モルフィックアタック検出(MAD)技術はモルフィック画像にフラグを付けるのに使えるが、それらを作成するために使用される顔の視覚的情報は一切漏らさない。 変形はこの問題に対処するのに役立ちます。 既存のデモルフィング技術は非常に制限的(テスト中の仮定ID)か、正当な出力を生成する(どちらの出力も非常によく似ている)。 本稿では,モーフィック画像に条件付けされた新しいGANデモルフィック法であるdc-GANを提案することで,これらの問題を克服する。 提案手法は, 形態の再現性を克服し, ボナフィド画像の高品質な再構成を行う。 さらに,本手法はデモルフィングパラダイム(微分/参照フリー)にまたがって高度に一般化可能である。 AMSL,FRLL-MorphsおよびMorDiffデータセットを用いて実験を行い,本手法の有効性を示す。

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