SynID: Passport Synthetic Dataset for Presentation Attack Detection

要約

リモート検証システムで不正なIDドキュメントを特定するためのプレゼンテーション攻撃検出（PAD）の需要は、近年大幅に上昇しています。
この増加は、リモート作業の台頭、オンライン購入、移行、合成画像の進歩など、いくつかの要因によって駆動されます。
さらに、登録プロセスを対象とした攻撃の数が急増していることに気付きました。
偽のIDドキュメントを検出するためにパッドをトレーニングすることは、プライバシーの懸念により利用可能なIDドキュメントの数が限られているため、非常に困難です。
この作業は、ICAO要件を使用して現実的なトレーニングとテスト画像を取得するために、合成データとオープンアクセス情報を組み合わせたハイブリッドメソッドから生成された新しいパスポートデータセットを提案します。

要約(オリジナル)

The demand for Presentation Attack Detection (PAD) to identify fraudulent ID documents in remote verification systems has significantly risen in recent years. This increase is driven by several factors, including the rise of remote work, online purchasing, migration, and advancements in synthetic images. Additionally, we have noticed a surge in the number of attacks aimed at the enrolment process. Training a PAD to detect fake ID documents is very challenging because of the limited number of ID documents available due to privacy concerns. This work proposes a new passport dataset generated from a hybrid method that combines synthetic data and open-access information using the ICAO requirement to obtain realistic training and testing images.

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