印刷・スキャンされた画像を顔認証システムに提示すると、モーフ画像であるかどうかの判別が困難になり、偽造アクセスの可能性が高まる。
顔写真の改ざんを最小限に抑えるために、顔写真ペアの選択と改ざん検出の向上のための深層埋め込みを活用する。
本研究は、テスト時のデータを活用して顔提示攻撃検知モデルの一般化性能を向上させる新しい手法を提案する。具体的には、未知のテスト時データをソースドメインの特徴空間に射影する手法と、多様なスタイルシフトを合成する手法を開発し、モデルの一般化性能を大幅に向上させている。