論文の概要: Generalized Single-Image-Based Morphing Attack Detection Using Deep Representations from Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09817v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 20:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 14:00:43.439720
• Title: Generalized Single-Image-Based Morphing Attack Detection Using Deep Representations from Vision Transformer
• Title（参考訳）: 視覚変換器からの深部表現を用いた一般化単画像型モーフィング検出
• Authors: Haoyu Zhang, Raghavendra Ramachandra, Kiran Raja, Christoph Busch,
• Abstract要約: 顔改ざん攻撃は、国境管理やパスポート発行のユースケースで運用される顔認識システム(FRS)に深刻な脅威をもたらしている。 視覚変換器 (ViT) アーキテクチャから符号化を学習し, 一般化された単一画像ベースMAD (S-MAD) アルゴリズムを提案する。 一般公開されたFRGC顔データセットを用いて顔変形データセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.21801650767302
• License:
• Abstract: Face morphing attacks have posed severe threats to Face Recognition Systems (FRS), which are operated in border control and passport issuance use cases. Correspondingly, morphing attack detection algorithms (MAD) are needed to defend against such attacks. MAD approaches must be robust enough to handle unknown attacks in an open-set scenario where attacks can originate from various morphing generation algorithms, post-processing and the diversity of printers/scanners. The problem of generalization is further pronounced when the detection has to be made on a single suspected image. In this paper, we propose a generalized single-image-based MAD (S-MAD) algorithm by learning the encoding from Vision Transformer (ViT) architecture. Compared to CNN-based architectures, ViT model has the advantage on integrating local and global information and hence can be suitable to detect the morphing traces widely distributed among the face region. Extensive experiments are carried out on face morphing datasets generated using publicly available FRGC face datasets. Several state-of-the-art (SOTA) MAD algorithms, including representative ones that have been publicly evaluated, have been selected and benchmarked with our ViT-based approach. Obtained results demonstrate the improved detection performance of the proposed S-MAD method on inter-dataset testing (when different data is used for training and testing) and comparable performance on intra-dataset testing (when the same data is used for training and testing) experimental protocol.
• Abstract（参考訳）: 顔改ざん攻撃は、国境管理やパスポート発行のユースケースで運用される顔認識システム(FRS)に深刻な脅威をもたらしている。 対応する攻撃検出アルゴリズム(MAD)は、このような攻撃に対して防御するために必要である。 MADアプローチは、様々なモーフィング生成アルゴリズム、後処理、プリンタ/スキャナの多様性から攻撃を発生させることができるオープンセットシナリオにおいて、未知の攻撃を処理するのに十分な堅牢さでなければならない。 単一の疑わしい画像に対して検出を行う必要がある場合には、一般化の問題はさらに顕著になる。 本論文では、視覚変換器(ViT)アーキテクチャから符号化を学習し、一般化された単一画像ベースMAD(S-MAD)アルゴリズムを提案する。 CNNベースのアーキテクチャと比較して、ViTモデルは局所情報とグローバル情報を統合する利点があり、顔領域に広く分布する形態的トレースを検出するのに適している。 一般に利用可能なFRGC顔データセットを用いて、顔変形データセットに対して大規模な実験を行う。 いくつかの最先端(SOTA)MADアルゴリズムが選択され、VTベースのアプローチでベンチマークされている。 その結果,S-MAD法では,データセット間試験(トレーニングとテストに異なるデータが使用されている場合)における検出性能が向上し,データ間試験(トレーニングとテストに同じデータが使用されている場合)において同等の性能が得られた。

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