論文の概要: Find the Differences: Differential Morphing Attack Detection vs Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14734v2
• Date: Thu, 23 Apr 2026 10:11:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:05.983257
• Title: Find the Differences: Differential Morphing Attack Detection vs Face Recognition
• Title（参考訳）: 差分を見つける:差分形態検出と顔認識
• Abstract要約: 顔認識と差動モーフィング攻撃検出(D-MAD)は原理的に非常によく似た処理を行う。 現在使用されている決定しきい値が本質的にFR系にモルヒネ攻撃に対して脆弱であることを示す。 本稿では,すでに形態素検出に使われているFRシステムを用いて,攻撃に対する脆弱性の上限を保証する新たな評価しきい値を導入することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4709432024347247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Morphing is a challenge to face recognition (FR) for which several morphing attack detection solutions have been proposed. We argue that face recognition and differential morphing attack detection (D-MAD) in principle perform very similar tasks, which we support by comparing an FR system with two existing D-MAD approaches. We also show that currently used decision thresholds inherently lead to FR systems being vulnerable to morphing attacks and that this explains the tradeoff between performance on normal images and vulnerability to morphing attacks. We propose using FR systems that are already in place for morphing detection and introduce a new evaluation threshold that guarantees an upper limit to the vulnerability to morphing attacks - even of unknown types.
• Abstract（参考訳）: モルフィングは、いくつかのモルフィング攻撃検出ソリューションが提案されている顔認識(FR)の課題である。 顔認識と差動モーフィング攻撃検出(D-MAD)の原理は、FRシステムと既存の2つのD-MADアプローチを比較することで、非常によく似たタスクをこなすと論じている。 また,現在使用している判定しきい値が,FR系がモルヒネ攻撃に対して脆弱であることや,通常の画像のパフォーマンスとモルヒネ攻撃に対する脆弱性とのトレードオフを説明できることを示す。 我々は,すでに形態素検出に使われているFRシステムを用いて,未知の型であっても,攻撃に対する脆弱性の上限を保証できる新たな評価しきい値を導入することを提案する。

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