フェイス認識システムにおけるTシャツ提示攻撃の検出
arXiv cs.CV / 2026/4/22
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要点
- 本論文は、バイオメトリクス認証として用いられる顔認識システムが、提示攻撃によってどのように侵害され得るかを調査し、TFPAデータベースのTシャツ型攻撃に焦点を当てています。
- 100種類の攻撃機器を用いて生成したTシャツ攻撃1,608件と本物（真正）の提示152件を用い、当該攻撃タイプが顔認識のセキュリティを実際に損なえることを示します。
- 提示攻撃検出の一般化という課題に取り組み、既存手法が新しい攻撃スタイルに遭遇した際に難しさを抱える可能性を示唆しています。
- 著者らは、最先端の顔検出器と人物検出器を組み合わせ、検出された顔と人物の空間的な整合性を検査することで、Tシャツ攻撃を信頼性高く検出する手法を提案します。
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