論文の概要: Creating Artificial Modalities to Solve RGB Liveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16028v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 13:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 14:49:05.215307
• Title: Creating Artificial Modalities to Solve RGB Liveness
• Title（参考訳）: RGBを生かすための人工モダリティの創出
• Authors: Aleksandr Parkin and Oleg Grinchuk
• Abstract要約: 我々は,スプーフ検出のためのエンドツーエンドパイプラインと組み合わせて,ランクプーリングと光流の2種類の人工変換を導入する。 提案手法は, 最大のクロスセクニティ対面アンチスプーフィングデータセットCASIA-SURF CeFA (RGB) の最先端化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.9255035557979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Special cameras that provide useful features for face anti-spoofing are desirable, but not always an option. In this work we propose a method to utilize the difference in dynamic appearance between bona fide and spoof samples by creating artificial modalities from RGB videos. We introduce two types of artificial transforms: rank pooling and optical flow, combined in end-to-end pipeline for spoof detection. We demonstrate that using intermediate representations that contain less identity and fine-grained features increase model robustness to unseen attacks as well as to unseen ethnicities. The proposed method achieves state-of-the-art on the largest cross-ethnicity face anti-spoofing dataset CASIA-SURF CeFA (RGB).
• Abstract（参考訳）: 顔のスプーフィングに便利な機能を提供する特別なカメラは望ましいが、必ずしも選択肢ではない。 本研究では,RGBビデオから人工モダリティを作成することにより,ボナファイドとスプーフの動的外観の差を利用する手法を提案する。 我々は,スプーフ検出のためのエンドツーエンドパイプラインと組み合わせたランクプーリングとオプティカルフローの2種類の人工変換を導入する。 同一性や細かな特徴の少ない中間表現を用いることで、モデルロバスト性が高まり、無知な攻撃や無知な民族が生まれることを実証する。 提案手法は, 最大のクロスエスニシティ・フェイス・アンチ・スプーフィング・データセットであるCASIA-SURF CeFA (RGB) の最先端を実現する。

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