基于面部分割的人脸背景移除对人脸识别与形态攻击检测的影响
计算机视觉与模式识别
2026-04-23 v1
摘要
本研究探讨了通过分割实现人脸图像背景校正对人脸识别和形态攻击检测性能的影响，聚焦于真实且不受约束的图像采集场景。该工作的动机源于欧洲入境/出境系统(EES)等作战生物识别系统，后者要求在机场及其他边境 Crossing 点进行人脸登记，但此类采集点通常无法保证受控背景；同时也出于无障碍需求，可能需要在传统办公室环境之外进行图像采集。通过分析此类预处理步骤如何影响识别准确率和安全机制，本文填补了以可用性驱动的图像归一化与大规模生物识别系统可靠性要求之间的关键性空白。本研究评估了全面的分割技术、三类形态攻击检测方法以及四种不同的人脸识别模型，所用数据库包含受控及野外图像采集。结果揭示了分割与识别性能以及人脸图像质量之间的一致性模式。此外，分割还被证明系统性地影响形态攻击检测性能。这些发现凸显了在作战生物识别系统中部署此类预处理技术时的需谨慎考虑的必要性。
引用
@article{arxiv.2604.20585,
title = {On the Impact of Face Segmentation-Based Background Removal on Recognition and Morphing Attack Detection},
author = {Eduarda Caldeira and Guray Ozgur and Fadi Boutros and Naser Damer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.20585},
year = {2026}
}
备注
Accepted at FG 2026