論文の概要: Facial Demorphing from a Single Morph Using a Latent Conditional GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18566v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 06:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.06854
• Title: Facial Demorphing from a Single Morph Using a Latent Conditional GAN
• Title（参考訳）: 潜時条件GANを用いた単一形態からの顔面変形
• Authors: Nitish Shukla, Arun Ross,
• Abstract要約: 提案手法は,不明瞭な形態や顔のスタイルから生成した画像の変形を可能にするために,遅延空間における形態を分解する。 合成顔から生成した形態を学習し、異なる形態技術を用いて実顔から生成した形態を試験する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.902536447343465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A morph is created by combining two (or more) face images from two (or more) identities to create a composite image that is highly similar to all constituent identities, allowing the forged morph to be biometrically associated with more than one individual. Morph Attack Detection (MAD) can be used to detect a morph, but does not reveal the constituent images. Demorphing - the process of deducing the constituent images - is thus vital to provide additional evidence about a morph. Existing demorphing methods suffer from the morph replication problem, where the outputs tend to look very similar to the morph itself, or assume that train and test morphs are generated using the same morph technique. The proposed method overcomes these issues. The method decomposes a morph in latent space allowing it to demorph images created from unseen morph techniques and face styles. We train our method on morphs created from synthetic faces and test on morphs created from real faces using different morph techniques. Our method outperforms existing methods by a considerable margin and produces high fidelity demorphed face images.
• Abstract（参考訳）: モルフは、2つ(またはそれ以上)のアイデンティティから2つ(またはそれ以上)の顔画像を組み合わせて、すべての構成IDに非常によく似た合成画像を生成し、偽造形態を複数の個人と生体的に関連付けることによって生成される。 モルフ検出(MAD)は、形態を検出するために用いられるが、構成画像は明らかにしない。 従って、デモルフィング (demorphing) - 構成像を推論するプロセス - は、形態に関する追加の証拠を提供するために不可欠である。 既存のデモルフィズム法では、出力がモルフィズム自身と非常によく似ているか、または同じモルフィズム技術を用いて列車と試験モルフィズムが生成されると仮定するモルフィズム複製問題に悩まされる。 提案手法はこれらの問題を克服する。 この方法は、見えない形態技術や顔スタイルから生成された画像の変形を可能にする潜伏空間のモルフを分解する。 合成顔から生成した形態を学習し、異なる形態技術を用いて実顔から生成した形態を試験する。 提案手法は既存の手法よりもかなりのマージンで優れ,高忠実度デモルフィックな顔画像を生成する。

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