Digital and Physical Face Attacks: Reviewing and One Step Further

要約

過去 5 年間の急速な進歩により、顔認証は最も普及している生体認証方法になりました。
自動顔認識 (AFR) は、高精度の認識性能とユーザー フレンドリーな使用のおかげで、デバイスのロック解除、チェックイン、および金融支払いを介して多数の実用的なアプリケーションに爆発的に発展しました。
顔認証の大成功にもかかわらず、印刷攻撃、リプレイ攻撃、3D マスク攻撃などのさまざまな顔プレゼンテーション攻撃 (FPA) によって、差し迫った不信の懸念が生じています。
物理的な顔への攻撃に加えて、顔のビデオ/画像は、悪意のあるハッカーによって開始されたさまざまなデジタル攻撃手法に対して脆弱であり、一般の人々に潜在的な脅威をもたらします.
膨大なデジタル顔画像/ビデオへの無制限のアクセスと、インターネット上で流通している使いやすい顔操作ツールが公開されているため、事前の専門的なスキルを持たない専門家ではない攻撃者が、洗練された偽の顔を簡単に作成でき、多数の危険なアプリケーションにつながります。
金融詐欺、なりすまし、個人情報の盗難など。
この調査は、既存の文献を徹底的に分析し、さらに注意が必要な問題を強調することにより、顔の科学捜査の整合性を構築することを目的としています。
このホワイトペーパーでは、最初に、物理的およびデジタルの顔面攻撃のタイプとデータセットを包括的に調査します。
次に、既存の反撃方法論に関する最新かつ最先端の進歩を確認し、現在の限界を明らかにします。
さらに、顔の法医学コミュニティにおける既存および今後の課題について、将来の研究の方向性を概説します。
最後に、以前の調査では研究されていなかった、物理的およびデジタルの顔攻撃の同時検出の必要性が議論されました。

要約(オリジナル)

With the rapid progress over the past five years, face authentication has become the most pervasive biometric recognition method. Thanks to the high-accuracy recognition performance and user-friendly usage, automatic face recognition (AFR) has exploded into a plethora of practical applications over device unlocking, checking-in, and financial payment. In spite of the tremendous success of face authentication, a variety of face presentation attacks (FPA), such as print attacks, replay attacks, and 3D mask attacks, have raised pressing mistrust concerns. Besides physical face attacks, face videos/images are vulnerable to a wide variety of digital attack techniques launched by malicious hackers, causing potential menace to the public at large. Due to the unrestricted access to enormous digital face images/videos and disclosed easy-to-use face manipulation tools circulating on the internet, non-expert attackers without any prior professional skills are able to readily create sophisticated fake faces, leading to numerous dangerous applications such as financial fraud, impersonation, and identity theft. This survey aims to build the integrity of face forensics by providing thorough analyses of existing literature and highlighting the issues requiring further attention. In this paper, we first comprehensively survey both physical and digital face attack types and datasets. Then, we review the latest and most advanced progress on existing counter-attack methodologies and highlight their current limits. Moreover, we outline possible future research directions for existing and upcoming challenges in the face forensics community. Finally, the necessity of joint physical and digital face attack detection has been discussed, which has never been studied in previous surveys.

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