SYN-MAD 2022：基于隐私感知合成训练数据的人脸变形攻击检测竞赛
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v1
摘要
本文介绍了在 2022 年国际生物识别联合会议（IJCB 2022）上举办的基于隐私感知合成训练数据的人脸变形攻击检测竞赛（SYN-MAD）的总结。该竞赛共吸引了来自学术界和工业界、分布于 11 个不同国家的 12 支参赛队伍。最终，参赛队伍提交了七份有效方案并由组织者进行了评估。举办该竞赛旨在展示并吸引能够在出于伦理和法律原因保护人们隐私的同时检测人脸变形攻击的解决方案。为此，训练数据仅限于组织者提供的合成数据。所提交的方案提出了一些创新，在许多实验设置下超越了所考虑的基线。评估基准现可在以下地址获取：https://github.com/marcohuber/SYN-MAD-2022。
引用
@article{arxiv.2208.07337,
title = {SYN-MAD 2022: Competition on Face Morphing Attack Detection Based on Privacy-aware Synthetic Training Data},
author = {Marco Huber and Fadi Boutros and Anh Thi Luu and Kiran Raja and Raghavendra Ramachandra and Naser Damer and Pedro C. Neto and Tiago Gonçalves and Ana F. Sequeira and Jaime S. Cardoso and João Tremoço and Miguel Lourenço and Sergio Serra and Eduardo Cermeño and Marija Ivanovska and Borut Batagelj and Andrej Kronovšek and Peter Peer and Vitomir Štruc},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.07337},
year = {2022}
}
备注
Accepted at International Joint Conference on Biometrics (IJCB) 2022