論文の概要: Printed and Scanned: Exposing the Fragility of Single-Image Morphing Attack Detectors under Print-Scan Degradation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35682v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 16:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:14.066922
• Title: Printed and Scanned: Exposing the Fragility of Single-Image Morphing Attack Detectors under Print-Scan Degradation
• Title（参考訳）: プリント・スキャン:プリント・スキャン劣化下での単一画像モフィン攻撃検知器の脆弱性について
• Abstract要約: 顔改ざん攻撃は、ID文書の発行と自動境界管理に深刻な脅威をもたらす。 我々は,300DPIおよび600DPIのボナフィドおよびモルヒド画像の印刷および再スキャンにより得られたSyn-MAD22データセットの印刷スキャン版を紹介する。 以上の結果から,デジタル領域における最先端に近い性能を実現する検出器は,平均誤差率を3倍以上に向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.931399156681511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face morphing attacks, in which the biometric traits of two or more identities are blended into a single face image, pose a severe threat to identity document issuance and automated border control. Consequently, a large body of work has proposed Single-image Morphing Attack Detection (S-MAD) algorithms and benchmarked them on datasets such as SYN-MAD22. However, the majority of these benchmarks operate exclusively in the digital domain, which contrasts with the real-world passport issuance pipeline in some countries, which still requires an applicant-supplied photograph to be printed and subsequently re-scanned before it is embedded in the identity document or fed into an automated verification system. This print-scan step introduces halftoning, resampling, color-space, and sensor noise that are absent from digital pipelines, and may mask the high-frequency artifacts that S-MAD models rely on. In this work, we introduce a print-scan version of the SYN-MAD22 dataset, obtained by printing and re-scanning all bona fide and morphed images at 300 and 600 DPI, and we use it to evaluate eight state-of-the-art S-MAD models trained exclusively on digital data. We additionally repeat the acquisition with a second scanner to assess cross-device robustness. Our results show that detectors that achieve near state-of-the-art performance in the digital domain suffer a more than threefold increase in average equal error rate, with the same qualitative degradation observed across both scanning devices, exposing a critical, previously under-reported gap between digital-benchmark performance and robustness to print-scan degradation.
• Abstract（参考訳）: 2つ以上のアイデンティティの生体特性を1つの顔画像に混ぜた顔形態攻撃は、ID文書発行と自動境界管理に深刻な脅威をもたらす。 その結果、Syman-MAD22のようなデータセット上で、Single-image Morphing Detection (S-MAD)アルゴリズムを提案し、それらをベンチマークした。 しかし、これらのベンチマークのほとんどはデジタルドメインのみで運用されており、いくつかの国では実際のパスポート発行パイプラインとは対照的である。 このプリントスキャンステップは、デジタルパイプラインにないハーフトニング、リサンプリング、カラースペース、センサーノイズを導入し、S-MADモデルが依存している高周波アーティファクトを隠蔽する可能性がある。 本研究では,300DPIと600DPIのボナフィドおよびモルヒド画像の印刷と再スキャンにより得られたSyn-MAD22データセットの印刷スキャン版を導入し,デジタルデータのみにトレーニングされた8つの最先端S-MADモデルを評価する。 また、デバイス間の堅牢性を評価するために、第2のスキャナーで取得を繰り返す。 以上の結果から, デジタル領域における最先端性能に近い検出器は, 平均等速で3倍以上の劣化がみられ, 両走査装置で同じ定性的劣化が観察され, デジタルベンチマーク性能と印刷スキャン劣化に対する堅牢性の間には, 重要かつ未報告のギャップが明らかとなった。

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