Multispectral Imaging for Differential Face Morphing Attack Detection: A Preliminary Study

要約

タイトル: マルチスペクトルイメージングによる顔モーフィング攻撃検出：予備的な研究

要約:

– 高品質かつ現実的なモーフィング攻撃生成の進歩により、顔モーフィング攻撃の検出はますます困難になっています。
– モーフィング攻撃は、国境管理アプリケーション向けにターゲット化されているため、信頼できる検出が不可欠です。
– 本論文では、差分モーフィング攻撃検出（D-MAD）のためのマルチスペクトルフレームワークを提案しています。
– D-MADの手法は、eパスポート（参照画像とも呼ばれる）と信頼できるデバイス（例えば、自動国境管理（ABC）ゲート）からキャプチャされた2つの顔画像を使用して、eパスポートに表示された顔画像がモーフィングされているかどうかを検出することに基づいています。
– 提案されたマルチスペクトルD-MADフレームワークは、モーフィング攻撃を検出するために、7つの異なるスペクトルバンドをキャプチャする信頼できるキャプチャとしてキャプチャされたマルチスペクトルイメージを導入します。
– 新しく作成されたデータセットで、複数のセッションで可視カメラとマルチスペクトルカメラの両方を使用して、143のユニークデータ主体で広範な実験が実施されました。
– 結果は、提案されたマルチスペクトルフレームワークが可視画像よりも優れた性能を示していることを示しています。

要約(オリジナル)

Face morphing attack detection is emerging as an increasingly challenging problem owing to advancements in high-quality and realistic morphing attack generation. Reliable detection of morphing attacks is essential because these attacks are targeted for border control applications. This paper presents a multispectral framework for differential morphing-attack detection (D-MAD). The D-MAD methods are based on using two facial images that are captured from the ePassport (also called the reference image) and the trusted device (for example, Automatic Border Control (ABC) gates) to detect whether the face image presented in ePassport is morphed. The proposed multispectral D-MAD framework introduce a multispectral image captured as a trusted capture to capture seven different spectral bands to detect morphing attacks. Extensive experiments were conducted on the newly created datasets with 143 unique data subjects that were captured using both visible and multispectral cameras in multiple sessions. The results indicate the superior performance of the proposed multispectral framework compared to visible images.

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