使用非刚性配准生成3D人脸变形攻击
计算机视觉与模式识别
2024-04-25 v1
摘要
人脸识别系统（FRS）由于在真实世界条件下的高精度，被广泛应用于商业环境，如电子商务和电子银行。然而，这些系统容易受到面部变形攻击，这种攻击是通过混合不同主体的面部彩色图像生成的。本文提出了一种从两个真实点云生成3D人脸变形的新方法。所提出的方法首先选择具有中性表情的真实点云。然后使用贝叶斯相干点漂移（BCPD）对两个输入点云进行配准而无需优化，并对配准后的点云的几何和颜色进行平均以生成人脸变形点云。该方法从200个真实主体生成了388个人脸变形点云。通过广泛的脆弱性实验证明了该方法的有效性，实现了97.93%的广义变形攻击潜力（G-MAP），优于现有最先进方法（SOTA）的81.61%的G-MAP。
引用
@article{arxiv.2404.15765,
title = {3D Face Morphing Attack Generation using Non-Rigid Registration},
author = {Jag Mohan Singh and Raghavendra Ramachandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.15765},
year = {2024}
}
备注
Accepted to 2024 18th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) as short paper