Erweiterte StirTrace-Benchmarking der biometrischen und forensischen Qualitäten von morphierten Gesichtsabbildungen

Seit seiner Einführung im Jahr 2014 hat der Face Morphing Forgery (FMF) Angriff signifikante Aufmerksamkeit von den biometischen und medienforensischen Forschungsgemeinschaften erhalten. Der Angriff zielt darauf ab, künstlich geschwächte Vorlagen zu erstellen, die erfolgreich mit mehreren Personen abgeglichen werden können. Im Falle des Erfolgs hat der Angriff erhebliche Auswirkungen auf viele biometrische Authentifizierungsszenarien, einschließlich der Anwendung von elektronischen maschinenlesbaren Reisedokumenten (eMRTD) an automatisierten Grenzkontrolltoren. Wir erweitern das StirTrace-Framework für das Benchmarking von FMF-Angriffen, indem wir fünf Aspekte hinzufügen: eine neuartige dreifache Definition der Qualität morphierter Bilder, eine neuartige FMF-Realisation (kombiniertes Morphing), eine Nachbearbeitungsoperation zur Simulation des digitalen Bildformats, das in eMRTD verwendet wird (Passport-Skalierung 15 kB), ein automatisiertes Gesichtserkennungssystem (VGG-Gesichtsbeschreiber) als zusätzliches Mittel zur biometrischen Qualitätsbewertung und zwei Merkmalsräume zur FMF-Erkennung (Merkmalspunkte und Fusion von Merkmalspunkten und Benford-Merkmalen) als zusätzliche Mittel zur forensischen Qualitätsbewertung. Wir zeigen, dass der Einfluss der StirTrace-Nachbearbeitungsoperationen auf die biometrische Qualität morphierter Gesichtsabbildungen vernachlässigbar ist, abgesehen von zwei Rauschoperatoren und der Passport-Skalierung 15 kB; der Einfluss auf die forensische Qualität hängt von der Art der Nachbearbeitung ab, und die neue FMF-Realisation übertrifft die zuvor betrachteten Varianten.