論文の概要: Aurora Guard: Reliable Face Anti-Spoofing via Mobile Lighting System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00713v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 09:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:29:34.304233
• Title: Aurora Guard: Reliable Face Anti-Spoofing via Mobile Lighting System
• Title（参考訳）: オーロラガード:モバイル照明システムを介して信頼できる顔アンチスプーフィング
• Authors: Jian Zhang, Ying Tai, Taiping Yao, Jia Meng, Shouhong Ding, Chengjie Wang, Jilin Li, Feiyue Huang, Rongrong Ji
• Abstract要約: 紙写真やデジタルビデオの高解像度レンダリングリプレイに対する反偽造は、未解決の問題だ。 オーロラガード(Aurora Guard, AG)と呼ばれる, シンプルだが効果的な顔保護システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.5604680001633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face authentication on mobile end has been widely applied in various scenarios. Despite the increasing reliability of cutting-edge face authentication/verification systems to variations like blinking eye and subtle facial expression, anti-spoofing against high-resolution rendering replay of paper photos or digital videos retains as an open problem. In this paper, we propose a simple yet effective face anti-spoofing system, termed Aurora Guard (AG). Our system firstly extracts the normal cues via light reflection analysis, and then adopts an end-to-end trainable multi-task Convolutional Neural Network (CNN) to accurately recover subjects' intrinsic depth and material map to assist liveness classification, along with the light CAPTCHA checking mechanism in the regression branch to further improve the system reliability. Experiments on public Replay-Attack and CASIA datasets demonstrate the merits of our proposed method over the state-of-the-arts. We also conduct extensive experiments on a large-scale dataset containing 12,000 live and diverse spoofing samples, which further validates the generalization ability of our method in the wild.
• Abstract（参考訳）: モバイル端末での顔認証は様々なシナリオで広く適用されている。 瞬き目や微妙な表情など、最先端の顔認証/検証システムの信頼性は高まっているが、紙写真やデジタルビデオの高解像度レンダリングリプレイに対する反偽造は、オープンな問題として残る。 本稿では,オーロラガード(Aurora Guard, AG)と呼ばれる簡易かつ効果的な顔保護システムを提案する。 提案システムはまず,まず光反射解析を用いて正常なキューを抽出し,さらに,本質的な深度と物質マップを精度良く復元する,エンドツーエンドのマルチタスク畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と,回帰枝の光CAPTCHA検査機構を併用してシステムの信頼性を向上する。 公開Replay-AttackおよびCASIAデータセットに関する実験は、提案手法が最先端のものよりも優れていることを実証している。 また,実生および多種多様なspoofingサンプルを含む大規模データセットについても広範な実験を行い,本手法の汎用性をさらに検証した。

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