Towards Better Morphed Face Images without Ghosting Artifacts

要約

モーフィングされた顔画像の自動生成では、入力画像内の構造が正しく位置合わせされていないために、ゴースト アーティファクトが生成されることがよくあります。
手動処理​​により、これらのアーティファクトを軽減できます。
ただし、これは、堅牢なモーフィング攻撃検出器のトレーニングと評価に必要な大規模なデータセットの生成には現実的ではありません。
この論文では、モーフ生成中のピクセル単位の位置合わせに基づいてゴーストアーティファクトを自動的に防止する方法を提案します。
私たちは、提案した方法を最先端の検出器で評価し、特にスタイル転送ベースの低レベル画像特性の改善と組み合わせた場合、モーフの検出がより困難であることを示します。
さらに、私たちのアプローチは、高品質のモーフに不可欠な生体認証の品質を損なわないことを示します。

要約(オリジナル)

Automatic generation of morphed face images often produces ghosting artifacts due to poorly aligned structures in the input images. Manual processing can mitigate these artifacts. However, this is not feasible for the generation of large datasets, which are required for training and evaluating robust morphing attack detectors. In this paper, we propose a method for automatic prevention of ghosting artifacts based on a pixel-wise alignment during morph generation. We evaluate our proposed method on state-of-the-art detectors and show that our morphs are harder to detect, particularly, when combined with style-transfer-based improvement of low-level image characteristics. Furthermore, we show that our approach does not impair the biometric quality, which is essential for high quality morphs.

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