論文の概要: SynID: Passport Synthetic Dataset for Presentation Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07540v1
• Date: Mon, 12 May 2025 13:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.396394
• Title: SynID: Passport Synthetic Dataset for Presentation Attack Detection
• Title（参考訳）: SynID: 提示攻撃検出のためのパスポート合成データセット
• Authors: Juan E. Tapia, Fabian Stockhardt, Lázaro Janier González-Soler, Christoph Busch,
• Abstract要約: リモートワークの増加、オンライン購入、マイグレーション、合成画像の進歩などだ。 本研究では、合成データとオープンアクセス情報を組み合わせたハイブリッド手法から生成された新しいパスポートデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1212970088491385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The demand for Presentation Attack Detection (PAD) to identify fraudulent ID documents in remote verification systems has significantly risen in recent years. This increase is driven by several factors, including the rise of remote work, online purchasing, migration, and advancements in synthetic images. Additionally, we have noticed a surge in the number of attacks aimed at the enrolment process. Training a PAD to detect fake ID documents is very challenging because of the limited number of ID documents available due to privacy concerns. This work proposes a new passport dataset generated from a hybrid method that combines synthetic data and open-access information using the ICAO requirement to obtain realistic training and testing images.
• Abstract（参考訳）: 近年,遠隔検証システムにおける不正ID文書の特定のための提示攻撃検出(PAD)の需要が著しく高まっている。 この増加は、リモートワークの増加、オンライン購入、マイグレーション、合成画像の進歩など、いくつかの要因によって引き起こされる。 さらに,エンロラメントプロセスを対象とした攻撃が急増していることにも気付きました。 プライバシの懸念から利用可能なIDドキュメントの数が限られているため、偽のIDドキュメントを検出するためのPADのトレーニングは非常に難しい。 本研究は,ICAO要件を用いて合成データとオープンアクセス情報を組み合わせて,現実的なトレーニングとテスト画像を得るハイブリッド手法から生成された新しいパスポートデータセットを提案する。

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