Worst-Case Morphs: a Theoretical and a Practical Approach

要約

顔認識 (FR) システムは、モーフィング攻撃に対して脆弱であることが示されています。
モーフがどれほど難しいかを正確に調べます。
FR システムの埋め込み空間で最悪の場合の構成を示し、埋め込み空間から画像空間へのマッピングを使用することにより、FR システムが既知の場合にこの理論上の上限を近似できることを示す画像を生成します。
結果として得られるモーフは、目に見えない FR システムをうまくだますこともでき、FR システムの弱点を調査して理解するのに役立ちます。
私たちの方法は、FR システムの脆弱性についてより多くの洞察を得るのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Face Recognition (FR) systems have been shown to be vulnerable to morphing attacks. We examine exactly how challenging morphs can become. By showing a worst-case construction in the embedding space of an FR system and using a mapping from embedding space back to image space we generate images that show that this theoretical upper bound can be approximated if the FR system is known. The resulting morphs can also succesfully fool unseen FR systems and are useful for exploring and understanding the weaknesses of FR systems. Our method contributes to gaining more insight into the vulnerability of FR systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google