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Mutual adversarial attack-based adaptive blending for face morphing
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2026.134081.png)
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摘要
En 中文
基于互对抗攻击的自适应融合方法用于规避自动化人脸识别系统的人脸融合攻击。该文提出了一种基于互对抗攻击的自适应融合（MA3B）方法用于人脸融合攻击。与传统的采用均等硬性策略融合身份信息的人脸融合方法不同，MA3B考虑了个体面部不同区域特征的重要性差异以实现高保真度的人脸融合。具体而言，在融合两个面部以合并身份时，MA3B通过加权掩码自适应地结合贡献主体的潜在编码，对不同面部区域的特征赋予不同权重。该过程的核心在于利用对抗攻击扰动人脸图像以掩盖或转移身份。该机制能够实现判别性面部区域的精确定位和无缝转换。得益于自适应融合策略，所提出的方法在多个先进基准数据集上表现出优异性能，其性能可与现有的人脸融合生成技术相媲美。作为首次探索对抗攻击与人脸融合攻击的桥梁，本研究展示了生成视觉上合理的融合图像并同时保留贡献主体身份的可能性。这一发现突显了对抗攻击和融合攻击对当前自动化人脸识别系统潜在安全风险的担忧。
Keyword:
face morphing
adversarial attack
adaptive blending
facial recognition systems
identity preservation
