Introducing Nylon Face Mask Attacks: A Dataset for Evaluating Generalised Face Presentation Attack Detection
Manasa, Sushrut Patwardhan, Narayan Vetrekar, Pavan Kumar, R. S. Gad, Raghavendra Ramachandra
人脸识别系统越来越多地部署在广泛的应用中,包括智能手机身份验证、访问控制和边境安全。 然而,这些系统仍然容易受到演示攻击(PA)的影响,这可能会严重损害其可靠性。 在这项工作中,我们引入了一个新的数据集,专注于一种新颖而逼真的演示攻击工具,称为尼龙面罩(NFM),旨在模拟先进的3D欺骗场景。 NFMs 尤其令人关注,因为它们的弹性结构和逼真的外观,使它们能够在攻击者佩戴时密切模仿受害者的面部几何形状。 为了反映基于智能手机的真实使用条件,我们使用iPhone 11 Pro收集了数据集,从100名受试者和51,281名NFM攻击样本中捕获了来自100名受试者的3,760个真实样本和51,281个NFM攻击样本,涉及人类和人体模型。 我们使用五种最先进的PAD方法对数据集进行基准测试,以评估他们在看不见的攻击条件下的稳健性。 结果表明,各方法的性能差异很大,突出了NFMs带来的挑战,并强调了开发PAD技术的重要性,这些技术可以有效地推广到新出现的欺骗威胁。
Face recognition systems are increasingly deployed across a wide range of applications, including smartphone authentication, access control, and border security. However, these systems remain vulnerable to presentation attacks (PAs), which can significantly compromise their reliability. In this work, we introduce a new dataset focused on a novel and realistic presentation attack instrument called Nylon Face Masks (NFMs), designed to simulate advanced 3D spoofing scenarios. NFMs are particularly ...