論文の概要: Face Re-morphing: Differential Morphing Attack Detection via Feature-Space Similarity Changes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13858v1
• Date: Fri, 14 Aug 2026 01:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.244898
• Title: Face Re-morphing: Differential Morphing Attack Detection via Feature-Space Similarity Changes
• Title（参考訳）: Face Re-morphing:特徴空間類似性変化による差動型モーフィング検出
• Abstract要約: 顔形態攻撃は顔認識システムに深刻な脅威をもたらす。 本稿では,付加的なモーフィング操作に対する特徴空間応答を検出キューとして利用するD-MAD法であるFace Re-morphingを提案する。 FRLL-Morphs と FEI Morphs の実験により, 提案したキューは異なる形態条件で有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.986952206758139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face morphing attacks pose a serious threat to face recognition systems because a single morphed document image can be matched to multiple contributors. Differential morphing attack detection (D-MAD) addresses this threat by comparing a document image with a trusted live image, but existing methods often rely on static feature differences, constituent-face reconstruction, or multi-cue fusion. This paper proposes Face Re-morphing, a D-MAD method that uses the feature-space response to an additional morphing operation as a detection cue. Given a document image and a trusted live image, the proposed method generates a re-morphed image and uses the change between the document--live and live--re-morphed cosine similarities as the detection score. Experiments on FRLL-Morphs and FEI Morph show that the proposed cue is effective across different morphing conditions, re-morphing methods, and face recognition models. Comparisons with existing methods show favorable results on AMSL and indicate that the proposed method performs well under the Criminal condition on FEI Morph Version~1, particularly when using MorDIFF. These results indicate that re-morphing-induced similarity change provides a complementary cue for D-MAD.
• Abstract（参考訳）: 顔のモーフィング攻撃は、複数のコントリビュータと1つのモーフィングドキュメンテーション画像が一致できるため、顔認識システムに深刻な脅威をもたらす。 ディファレンシャルモーフィング攻撃検出(D-MAD)は、文書画像と信頼できるライブ画像を比較することでこの脅威に対処するが、既存の手法は静的特徴差、構成面再構成、マルチキュー融合にしばしば依存する。 本稿では,付加的なモーフィング操作に対する特徴空間応答を検出キューとして利用するD-MAD法であるFace Re-morphingを提案する。 文書画像と信頼されたライブ画像が与えられた場合、提案手法は、再フォーマットされた画像を生成し、文書のライブとライブのリフォームされたコサイン類似度を検出スコアとして使用する。 FRLL-Morphs と FEI Morphs の実験により, 提案したキューは, 異なる変形条件, 再変形法, 顔認識モデルで有効であることが示された。 既存の手法との比較は, AMSL において好意的な結果を示し,提案手法が FEI Morph Version~1 の犯罪条件下で,特に MorDIFF を用いた場合, 有効であることを示す。 これらの結果から, 再変態による類似性の変化がD-MADの相補的手がかりとなることが示唆された。

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