論文の概要: IDSPACE: A Novel Document Generator for Reliable Evaluation of Digital Identity Verification Systems [Extended Technical Report]
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03052v1
- Date: Wed, 02 Sep 2026 18:27:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:38.827006
- Title: IDSPACE: A Novel Document Generator for Reliable Evaluation of Digital Identity Verification Systems [Extended Technical Report]
- Title（参考訳）: IDSPACE:デジタルID認証システムの信頼性評価のための新しい文書生成装置 [in Japanese]
- Abstract要約: フラッド検出ツールは広く提供されているが、識別文書は感度が高く、したがって不十分であるため、評価や微調整は難しいままである。
我々は、IDSpaceを導入し、この研究線を3方向に広げる。
まず,視覚的類似性と予測整合性の両方を最大化するために生成パラメータを調整したモデル誘導ベイズ最適化を提案する。
第2に、ユーザが指定したメタデータを自動調整された制御パラメータから切り離し、低レベルの専門知識を使わずに評価を設定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.27574663758225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As services move online, trust institutions such as banks, lenders, and governments must verify the identity of remote users. Fraud detection tools are widely available, but evaluating and fine-tuning them remains difficult because identity documents are sensitive and therefore scarce. Synthetic data generation offers a path forward, and demand is clear: our prior work in this area has been downloaded over $11{,}000$ times (aggregated from eight parts). We introduce IDSpace, extending this line of research in three directions. First, we propose model-guided Bayesian optimization, which tunes generation parameters to maximize both visual similarity and prediction consistency with target-domain models given only a few samples from a target domain. Second, we decouple user-specified metadata (demographics, fraud patterns, capture device) from automatically tuned control parameters (font styles, noise levels, image quality), allowing users to configure evaluations without low-level expertise. Third, we expand beyond template images to support scanned and mobile-captured documents. Experiments show IDSpace improves evaluation consistency by $15-45\%$ over baselines including CycleGAN, diffusion inpainting, and non-guided optimization, using only a few real samples, while improving training accuracy by up to $9\%$ and SSIM similarity with the target domain by $10\%$. We also released a new dataset consisting of $359{,}240$ high-quality synthetic documents across ten European ID types.
- Abstract（参考訳）: サービスがオンラインに移行するにつれて、銀行、銀行、政府などの信託機関はリモートユーザーの身元を確認する必要がある。
フラッド検出ツールは広く提供されているが、識別文書は感度が高く、したがって不十分であるため、評価や微調整は難しいままである。
この領域での私たちの以前の作業は、11,000ドル(8つの部分から集約された)以上ダウンロードされました。
我々は、IDSpaceを導入し、この研究線を3方向に広げる。
まず,モデル誘導型ベイズ最適化を提案し,対象領域からのサンプルのみを与えられた対象領域モデルとの視覚的類似性と予測整合性の両方を最大化するために生成パラメータを調整した。
第2に、ユーザが指定したメタデータ(デコグラフィ、詐欺パターン、キャプチャー装置)を、自動調整された制御パラメータ(フォントスタイル、ノイズレベル、画像品質)から切り離し、低レベルの専門知識を使わずに評価を設定する。
第3に、テンプレート画像を超えて、スキャンおよびモバイルキャプチャドドキュメントをサポートするように拡張します。
実験によると、IDSpaceはCycleGAN、拡散塗装、非誘導最適化などのベースライン上での評価一貫性を15～45セント改善し、実際のサンプルをわずかだけ使用し、トレーニング精度を最大9セント改善し、ターゲットドメインとのSSIM類似性を10セント改善している。
また、欧州の10種類のIDに対して、359{,}240$の高品質な合成文書からなる新しいデータセットもリリースしました。
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