論文の概要: DOOMGAN:High-Fidelity Dynamic Identity Obfuscation Ocular Generative Morphing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17158v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 02:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.83778
• Title: DOOMGAN:High-Fidelity Dynamic Identity Obfuscation Ocular Generative Morphing
• Title（参考訳）: DOOMGAN:高忠実度ダイナミックID難読化眼生成形態
• Authors: Bharath Krishnamurthy, Ajita Rattani,
• Abstract要約: 可視光スペクトルの眼の生体計測は、高い精度、スプーフィングに対する耐性、非侵襲的な性質のために顕著なモダリティとして現れている。 モーフィング攻撃 合成生体認証特性 複数の個人の特徴を混ぜ合わせて 生体認証システムの整合性を脅かす
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9440964696313485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ocular biometrics in the visible spectrum have emerged as a prominent modality due to their high accuracy, resistance to spoofing, and non-invasive nature. However, morphing attacks, synthetic biometric traits created by blending features from multiple individuals, threaten biometric system integrity. While extensively studied for near-infrared iris and face biometrics, morphing in visible-spectrum ocular data remains underexplored. Simulating such attacks demands advanced generation models that handle uncontrolled conditions while preserving detailed ocular features like iris boundaries and periocular textures. To address this gap, we introduce DOOMGAN, that encompasses landmark-driven encoding of visible ocular anatomy, attention-guided generation for realistic morph synthesis, and dynamic weighting of multi-faceted losses for optimized convergence. DOOMGAN achieves over 20% higher attack success rates than baseline methods under stringent thresholds, along with 20% better elliptical iris structure generation and 30% improved gaze consistency. We also release the first comprehensive ocular morphing dataset to support further research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 可視光スペクトルの眼の生体計測は、高い精度、スプーフィングに対する耐性、非侵襲的な性質のために顕著なモダリティとして現れている。 しかし、モーフィング攻撃、複数の個人の特徴を混ぜ合わせた合成バイオメトリック特性は、生体認証システムの整合性を脅かしている。 近赤外線虹彩や顔の生体計測の分野では広く研究されているが、可視光による眼球データの変化はいまだ発見されていない。 このような攻撃をシミュレーションするには、制御不能な条件を処理し、虹彩境界や周囲のテクスチャといった詳細な目の特徴を保存する先進世代モデルが必要である。 このギャップに対処するために、目視解剖学のランドマーク駆動符号化、現実的な形態合成のための注意誘導生成、最適化された収束のための多面的損失の動的重み付けを含むDOOMGANを導入する。 DOOMGANは、厳密なしきい値の下でのベースライン法よりも20%以上の攻撃成功率を達成するとともに、楕円虹彩構造の生成が20%向上し、視線一貫性が30%向上した。 また、この領域におけるさらなる研究を支援するための、初めての包括的眼形態解析データセットもリリースしました。

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