三维人脸识别系统对变换攻击的脆弱性
计算机视觉与模式识别
2023-09-22 v1
摘要
近年来，由于软硬件的发展，人脸识别系统已走入主流。人们持续努力使其更好、更安全。这也带来了三维人脸识别（3DFR）系统的快速进展。这些3DFR系统有望克服二维人脸识别（2DFR）系统的某些脆弱性。2DFR系统领域面临的一个此类问题是人脸图像变换（morphing）。已有大量研究致力于生成高质量人脸变换及检测来自这些变换的攻击。相较而言，对3DFR系统针对三维人脸变换脆弱性的理解较少。但与此同时，人们期望3DFR系统能对此类攻击更具鲁棒性。本文试图研究并获取关于此问题的更多信息。文中描述了几种可用于生成三维人脸变换的方法。使用该方法生成的脸变换随后与贡献人脸进行比较以获得相似度分数。当3DFRS受到形似变换（look-a-like morphs）攻击时，获得的最高MMPMR约为40%，RMMR为41.76%。
引用
@article{arxiv.2309.12118,
title = {Vulnerability of 3D Face Recognition Systems to Morphing Attacks},
author = {Sanjeet Vardam and Luuk Spreeuwers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12118},
year = {2023}
}