論文の概要: On the Impact of Face Segmentation-Based Background Removal on Recognition and Morphing Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20585v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 14:02:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.159869
• Title: On the Impact of Face Segmentation-Based Background Removal on Recognition and Morphing Attack Detection
• Title（参考訳）: 顔のセグメンテーションに基づく背景の除去が認識とモーフィング検出に及ぼす影響について
• Authors: Eduarda Caldeira, Guray Ozgur, Fadi Boutros, Naser Damer,
• Abstract要約: 本研究では,顔画像の背景補正が現実的,制約のない画像キャプチャーシナリオにおける顔認識と形態変化攻撃検出性能に及ぼす影響について検討した。 モチベーションはEUS (European Entry/Exit System) などの生体計測システムによって駆動される。 この研究は、ユーザビリティ駆動型画像正規化と大規模生体認証システムの信頼性要件との重大なギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.17143165578033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study investigates the impact of face image background correction through segmentation on face recognition and morphing attack detection performance in realistic, unconstrained image capture scenarios. The motivation is driven by operational biometric systems such as the European Entry/Exit System (EES), which require facial enrolment at airports and other border crossing points where controlled backgrounds usually required for such captures cannot always be guaranteed, as well as by accessibility needs that may necessitate image capture outside traditional office environments. By analyzing how such preprocessing steps influence both recognition accuracy and security mechanisms, this work addresses a critical gap between usability-driven image normalization and the reliability requirements of large-scale biometric identification systems. Our study evaluates a comprehensive range of segmentation techniques, three families of morphing attack detection methods, and four distinct face recognition models, using databases that include both controlled and in-the-wild image captures. The results reveal consistent patterns linking segmentation to both recognition performance and face image quality. Additionally, segmentation is shown to systematically influence morphing attack detection performance. These findings highlight the need for careful consideration when deploying such preprocessing techniques in operational biometric systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,顔画像の背景補正が現実的,制約のない画像キャプチャーシナリオにおける顔認識と形態変化攻撃検出性能に及ぼす影響について検討した。 このモチベーションは、空港などの国境横断点で顔のエンロラメントを必要とする欧州入出力システム(EES)や、そのような捕獲に通常必要とされる制御された背景を常に保証できないような、運用上の生体認証システムや、従来のオフィス環境の外での画像キャプチャを必要とするアクセシビリティーの必要性によってもたらされる。 このような前処理ステップが認識精度とセキュリティメカニズムの両方に与える影響を分析することにより、ユーザビリティ駆動型画像正規化と大規模生体認証システムの信頼性要件との重大なギャップを解消する。 本研究は,3種類の形態的攻撃検出手法,および4種類の顔認識モデルについて,制御された画像と線内画像の両方を含むデータベースを用いて,包括的セグメンテーション手法,3種類の形態的攻撃検出手法,および4つの異なる顔認識モデルについて検討した。 その結果,認識性能と顔画像品質の両方にセグメンテーションをリンクする一貫したパターンが明らかになった。 さらに, セグメンテーションはモルヒネ攻撃検出性能に系統的に影響を及ぼすことが示された。 これらの知見は,このような前処理技術を生体認証システムに導入する際の注意深い検討の必要性を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• Arc2Morph: Identity-Preserving Facial Morphing with Arc2Face [4.395715188789422]
  顔変形攻撃は、電子ID文書で使用される顔認識システムに対する最も困難な脅威の1つです。 本研究では,識別条件付き顔基盤モデルであるArc2Faceに基づく新しい顔形態形成手法を提案する。 実験結果から,提案手法はランドマークに基づく手法に匹敵するモルヒネ攻撃の可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-18T16:11:11Z)
• UniForensics: Face Forgery Detection via General Facial Representation [60.5421627990707]
  高レベルの意味的特徴は摂動の影響を受けにくく、フォージェリー固有の人工物に限らないため、より強い一般化がある。 我々は、トランスフォーマーベースのビデオネットワークを活用する新しいディープフェイク検出フレームワークUniForensicsを導入し、顔の豊かな表現のためのメタファンクショナルな顔分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T20:51:54Z)
• TetraLoss: Improving the Robustness of Face Recognition against Morphing Attacks [6.492755549391469]
  顔認識システムは、高セキュリティアプリケーションに広くデプロイされている。 フェースモーフィングのようなデジタル操作は、顔認識システムにセキュリティ上の脅威をもたらす。 本稿では,ディープラーニングに基づく顔認識システムを,顔形態攻撃に対してより堅牢なものにするための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T21:04:05Z)
• Effective Adapter for Face Recognition in the Wild [72.75516495170199]
  私たちは、画像が低品質で現実世界の歪みに悩まされる、野生の顔認識の課題に取り組みます。 従来のアプローチでは、劣化した画像や、顔の復元技術を使って強化された画像を直接訓練するが、効果がないことが証明された。 高品質な顔データセットで訓練された既存の顔認識モデルを強化するための効果的なアダプタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T08:55:46Z)
• Analyzing eyebrow region for morphed image detection [4.879461135691896]
  提案手法は,眼窩領域の周波数を解析することに基づく。 以上の結果から,本手法は画像の変形検出に有用なツールである可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T06:11:27Z)
• Exploring Decision-based Black-box Attacks on Face Forgery Detection [53.181920529225906]
  顔の偽造生成技術は鮮明な顔を生み出し、セキュリティとプライバシーに対する世間の懸念を高めている。 顔偽造検出は偽の顔の識別に成功しているが、最近の研究では顔偽造検出は敵の例に対して非常に脆弱であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T14:49:54Z)
• Impact of Image Context for Single Deep Learning Face Morphing Attack Detection [0.0]
  顔認識システム(FRS)は普及しているが、顔形態攻撃などの画像操作技術には依然として脆弱である。 本研究では,入力画像のアライメント設定が深層学習顔形態検出性能に及ぼす影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T15:57:24Z)
• COMICS: End-to-end Bi-grained Contrastive Learning for Multi-face Forgery Detection [56.7599217711363]
  顔偽造認識法は一度に1つの顔しか処理できない。 ほとんどの顔偽造認識法は一度に1つの顔しか処理できない。 マルチフェイスフォージェリ検出のためのエンドツーエンドフレームワークであるCOMICSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T03:37:13Z)
• Towards Intrinsic Common Discriminative Features Learning for Face Forgery Detection using Adversarial Learning [59.548960057358435]
  本稿では, 対人学習を利用して, 異なる偽造法と顔の同一性による負の効果を除去する手法を提案する。 我々の顔偽造検出モデルは、偽造法や顔の同一性の影響を排除し、共通の識別的特徴を抽出することを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T09:23:59Z)
• Detect and Locate: A Face Anti-Manipulation Approach with Semantic and Noise-level Supervision [67.73180660609844]
  本稿では,画像中の偽造顔を効率的に検出する,概念的にシンプルだが効果的な方法を提案する。 提案手法は,画像に関する意味の高い意味情報を提供するセグメンテーションマップに依存する。 提案モデルでは,最先端検出精度と顕著なローカライゼーション性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T02:59:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。