用于差分人脸变形攻击检测的多光谱成像：一项初步研究
计算机视觉与模式识别
2023-10-26 v3
摘要
由于高质量且逼真的人脸变形攻击生成技术的进展，人脸变形攻击检测正成为一个日益严峻的挑战。由于这些攻击针对边境管控应用，可靠地检测变形攻击至关重要。本文提出了一种用于差分变形攻击检测（D-MAD）的多光谱框架。D-MAD方法基于使用从电子护照（也称为参考图像）和可信设备（例如自动边境管制（ABC）闸机）捕获的两张人脸图像，来检测电子护照中呈现的人脸图像是否被变形。所提出的多光谱D-MAD框架引入了一张作为可信采集的多光谱图像，以获取七个不同的光谱波段来检测变形攻击。我们在新创建的、由143名独特数据对象组成并在多次会话中使用可见光与多光谱相机采集的多光谱变形数据集（MSMD）上进行了大量实验。结果表明，与可见光图像相比，所提出的多光谱框架具有更优的性能。
引用
@article{arxiv.2304.03510,
title = {Multispectral Imaging for Differential Face Morphing Attack Detection: A Preliminary Study},
author = {Raghavendra Ramachandra and Sushma Venkatesh and Naser Damer and Narayan Vetrekar and Rajendra Gad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.03510},
year = {2023}
}
备注
Accepted in IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2024