L'attacco di face morphing si è rivelato una seria minaccia per i sistemi di riconoscimento facciale esistenti. Sebbene siano stati proposti alcuni metodi di rilevamento del face morphing, il ripristino del volto del complice rimane un problema impegnativo. In questo lavoro, viene proposta una rete generativa avversaria di de-morfismo facciale (FD-GAN) per ripristinare l'immagine facciale del complice. Utilizza un'architettura di rete duale simmetrica e due livelli di perdite di ripristino per separare le caratteristiche dell'identità del complice morphing. Sfruttando l'immagine facciale catturata (contenente l'identità del criminale) dal sistema di riconoscimento facciale e l'immagine morphing memorizzata nel sistema di passaporto elettronico (contenente le identità del criminale e del complice), l'FD-GAN può ripristinare efficacemente l'immagine facciale del complice. I risultati sperimentali e l'analisi dimostrano l'efficacia dello schema proposto. Ha un grande potenziale per essere applicato per rintracciare l'identità del complice di un attacco di face morphing nelle indagini criminali e nella forensics giudiziaria.