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顔なりすまし攻撃検知における画像基盤モデルの再考
馮 美賀 (東北大学), ピエール アレクサンドル (東北大学), 伊藤 康一 (東北大学), 青木 孝文 (東北大学)
画像の認識・理解シンポジウム, pp. 1--6, August 2026.
Abstract
未知の顔なりすまし攻撃に対して高い汎化性能を実現するため，15 種類の画像基盤モデルの包括的な精度比較を行い，微小な差異を捉えるDINOv2 with Registers が最適であることを示す．さらに，顔なりすまし攻撃検知に特化したデータ拡張と損失関数を統合したベースライン手法を構築する．クロスデータセット評価により，本手法が高効率かつ高い検知精度を達成することを実証する．