V-MAD: Video-based Morphing Attack Detection in Operational Scenarios

要約

顔モーフィング攻撃の脅威の増大に対応して、このペーパーでは、現実世界の運用シナリオにおけるビデオベースのモーフィング攻撃検出 (V-MAD) システムの可能性を紹介し、検討します。
現在のモーフィング攻撃の検出方法は主に 1 枚または 1 組の画像に焦点を当てていますが、V-MAD はビデオ シーケンスに基づいており、空港のゲートなどで利用できる顔認証ツールによって取得されることが多いビデオ ストリームを利用します。
この研究を通じて、特にプローブ画像の品質が変化し、ポーズやポーズなどによって影響を受ける可能性があるシナリオにおいて、複数のプローブ フレームの可用性がモーフィング攻撃検出タスクにもたらす利点を初めて示しました。
イルミネーションのバリエーション。
実際の運用データベースでの実験結果は、ビデオ シーケンスがモーフィング攻撃検出システムの堅牢性とパフォーマンスを向上させるための貴重な情報を表すことを示しています。

要約(オリジナル)

In response to the rising threat of the face morphing attack, this paper introduces and explores the potential of Video-based Morphing Attack Detection (V-MAD) systems in real-world operational scenarios. While current morphing attack detection methods primarily focus on a single or a pair of images, V-MAD is based on video sequences, exploiting the video streams often acquired by face verification tools available, for instance, at airport gates. Through this study, we show for the first time the advantages that the availability of multiple probe frames can bring to the morphing attack detection task, especially in scenarios where the quality of probe images is varied and might be affected, for instance, by pose or illumination variations. Experimental results on a real operational database demonstrate that video sequences represent valuable information for increasing the robustness and performance of morphing attack detection systems.

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