論文の概要: CNN Hyperparameter tuning applied to Iris Liveness Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00833v1
• Date: Wed, 12 Feb 2020 15:00:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 20:24:21.909720
• Title: CNN Hyperparameter tuning applied to Iris Liveness Detection
• Title（参考訳）: cnnハイパーパラメータチューニングによる虹彩活度検出
• Authors: Gabriela Y. Kimura, Diego R. Lucio, Alceu S. Britto Jr., David Menotti
• Abstract要約: プレゼンテーションアタック(プレゼンテーションアタック、spoofing technique)は、生体認証システムをバイパスするために用いられる。 2013年、最初のIris Liveness Detectionコンペティションが開催され、その効果が評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.727580900653369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The iris pattern has significantly improved the biometric recognition field due to its high level of stability and uniqueness. Such physical feature has played an important role in security and other related areas. However, presentation attacks, also known as spoofing techniques, can be used to bypass the biometric system with artifacts such as printed images, artificial eyes, and textured contact lenses. To improve the security of these systems, many liveness detection methods have been proposed, and the first Internacional Iris Liveness Detection competition was launched in 2013 to evaluate their effectiveness. In this paper, we propose a hyperparameter tuning of the CASIA algorithm, submitted by the Chinese Academy of Sciences to the third competition of Iris Liveness Detection, in 2017. The modifications proposed promoted an overall improvement, with an 8.48% Attack Presentation Classification Error Rate (APCER) and 0.18% Bonafide Presentation Classification Error Rate (BPCER) for the evaluation of the combined datasets. Other threshold values were evaluated in an attempt to reduce the trade-off between the APCER and the BPCER on the evaluated datasets and worked out successfully.
• Abstract（参考訳）: irisパターンは高い安定性と特異性のために生体認証分野を大幅に改善した。 このような物理的特徴は、セキュリティやその他の関連分野において重要な役割を担ってきた。 しかし、プレゼンテーションアタックは、スプーフィング技術としても知られており、印刷された画像、人工眼、テクスチャ化されたコンタクトレンズなどの人工物で生体認証システムを回避できる。 これらのシステムの安全性を向上させるため,2013年の第1回インターナシナルアイリスライブネス検出コンペティションが実施され,その有効性が評価された。 本稿では,2017年に中国科学アカデミーがIris Liveness Detectionの第3回大会に提出したCASIAアルゴリズムのハイパーパラメータチューニングを提案する。 提案した修正により、統合データセットの評価に8.48%のアタックプレゼンテーション分類エラーレート(APCER)と0.18%のボナフィドプレゼンテーション分類エラーレート(BPCER)が導入された。 評価されたデータセット上でのAPCERとBPCERのトレードオフを低減するために、他のしきい値を評価し、成功した。

関連論文リスト

• IBO: Inpainting-Based Occlusion to Enhance Explainable Artificial Intelligence Evaluation in Histopathology [1.9440228513607511]
  Inpainting-Based Occlusion (IBO) は,Denoising Diffusion Probabilistic Model を利用した新しい手法である。 まず,学習された知覚的イメージパッチ類似度(LPIPS)測定値を用いて知覚的類似性を評価するとともに,AUC分析によるモデル予測への影響を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T09:57:55Z)
• A Universal Anti-Spoofing Approach for Contactless Fingerprint Biometric Systems [0.0]
  接触のない指紋に対する普遍的な提示攻撃検出法を提案する。 ライブフィンガー写真からStyleGANを用いて合成非接触指紋を生成し,それらを統合して半教師付きResNet-18モデルを訓練した。 両損失関数のバランスをとるために,Arcface と Center の損失を組み合わせた新しい結合損失関数を導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T15:46:47Z)
• A marker-less human motion analysis system for motion-based biomarker discovery in knee disorders [60.99112047564336]
  NHSは低リスクの全ての患者に会うのが難しくなっているが、これはOA患者に限らない。 膝関節疾患の診断と治療経過のモニタリングのためのバイオマーカー自動同定法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T16:47:42Z)
• Fingerprint Image-Quality Estimation and its Application to Multialgorithm Verification [56.128200319868526]
  信号品質の認識は、認識率を増大させ、マルチセンサー環境における決定を著しく支援することが見出されている。 本稿では, 指紋画像の向きテンソルを用いて, ノイズ, 構造不足, ぼやけなどの信号障害を, 対称性記述子の助けを借りて定量化する。 定量的な結果は、あらゆる面において品質意識を優先し、認識率を高め、異なるスキルを持つ専門家を効果的かつ効果的に融合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T12:17:49Z)
• Quality-Based Conditional Processing in Multi-Biometrics: Application to Sensor Interoperability [63.05238390013457]
  2007年のバイオセキュリティ・マルチモーダル・アセスメント・キャンペーンにおいて,ATVS-UAM融合手法を品質ベースで評価し,評価を行った。 我々のアプローチは線形ロジスティック回帰に基づいており、融合したスコアはログライクな比率になる傾向にある。 その結果,提案手法はルールベースの核融合方式よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T12:11:22Z)
• Harmonizing Pathological and Normal Pixels for Pseudo-healthy Synthesis [68.5287824124996]
  そこで本研究では,新しいタイプの識別器であるセグメンタを提案し,病変の正確な特定と擬似健康画像の視覚的品質の向上を図っている。 医用画像強調に生成画像を適用し,低コントラスト問題に対処するために拡張結果を利用する。 BraTSのT2モダリティに関する総合的な実験により、提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:41:17Z)
• Toward Accurate and Reliable Iris Segmentation Using Uncertainty Learning [96.72850130126294]
  高精度で信頼性の高いアイリスセグメンテーションのためのアイリスU変換器(アイリスUsformer)を提案する。 IrisUsformerの精度向上のために,位置感応操作と再パッケージング変圧器ブロックを採用することで精巧に設計する。 IrisUsformer は SOTA IrisParseNet の 35% MAC を用いて, セグメンテーション精度の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T01:37:19Z)
• Iris Liveness Detection using a Cascade of Dedicated Deep Learning Networks [11.617910256604143]
  プレゼンテーション攻撃は、印刷画像、人工眼、テクスチャ化されたコンタクトレンズなどを用いて生体認証システムを回避することができる。 本稿では, ボナファイドアイリス画像とプレゼンテーションアタック画像とを分類するために, ゼロから訓練したMobileNetV2修正に基づくシリアルアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T17:37:11Z)
• Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection [66.05992706105224]
  本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。 実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z)
• SIP-SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Network for Joint Semantic Segmentation and Extraction of Sclera, Iris and Pupil based on Periocular Region Suppression [8.64118000141143]
  マルチモーダル生体認証システムは 生体認証システムの限界に 対処する能力がある このようなシステムには高い特性、永続性、性能があるが、他の生体特性に基づく技術は容易に妥協できる。 SIP-SegNetと呼ばれる新しい深層学習フレームワークが提案され、眼形質のセマンティックセマンティックセグメンテーションを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-15T15:20:44Z)
• Segmentation-Aware and Adaptive Iris Recognition [24.125681602124477]
  アイリス画像の品質は、アイリスマッチング精度を劣化させることが知られている。 眼周囲情報は本質的にそのような虹彩画像に埋め込まれており、そのような非理想的なシナリオ下で虹彩認識を支援するために利用することができる。 本稿では,より精度の低いアイリス認識のためのセグメンテーション支援適応フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T04:31:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。