論文の概要: Contrastive Context-Aware Learning for 3D High-Fidelity Mask Face
Presentation Attack Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06148v1
- Date: Tue, 13 Apr 2021 12:48:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-14 13:27:01.770866
- Title: Contrastive Context-Aware Learning for 3D High-Fidelity Mask Face
Presentation Attack Detection
- Title（参考訳）: 3次元高忠実マスク顔検出のためのコントラスト文脈認識学習
- Authors: Ajian Liu, Chenxu Zhao, Zitong Yu, Jun Wan, Anyang Su, Xing Liu,
Zichang Tan, Sergio Escalera, Junliang Xing, Yanyan Liang, Guodong Guo, Zhen
Lei, Stan Z. Li and Du Zhang
- Abstract要約: 顔認識システムには、顔提示攻撃検出(PAD)が不可欠である。
ほとんどの既存の3DマスクPADベンチマークにはいくつかの欠点があります。
現実世界のアプリケーションとのギャップを埋めるために、大規模なハイファイアリティマスクデータセットを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.7264459186552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face presentation attack detection (PAD) is essential to secure face
recognition systems primarily from high-fidelity mask attacks. Most existing 3D
mask PAD benchmarks suffer from several drawbacks: 1) a limited number of mask
identities, types of sensors, and a total number of videos; 2) low-fidelity
quality of facial masks. Basic deep models and remote photoplethysmography
(rPPG) methods achieved acceptable performance on these benchmarks but still
far from the needs of practical scenarios. To bridge the gap to real-world
applications, we introduce a largescale High-Fidelity Mask dataset, namely
CASIA-SURF HiFiMask (briefly HiFiMask). Specifically, a total amount of 54,600
videos are recorded from 75 subjects with 225 realistic masks by 7 new kinds of
sensors. Together with the dataset, we propose a novel Contrastive
Context-aware Learning framework, namely CCL. CCL is a new training methodology
for supervised PAD tasks, which is able to learn by leveraging rich contexts
accurately (e.g., subjects, mask material and lighting) among pairs of live
faces and high-fidelity mask attacks. Extensive experimental evaluations on
HiFiMask and three additional 3D mask datasets demonstrate the effectiveness of
our method.
- Abstract（参考訳）: 顔提示攻撃検出(PAD)は、主に高忠実度マスク攻撃から顔認識システムを保護するために不可欠である。
既存の3dマスクパッドのベンチマークにはいくつかの欠点がある。1) マスクの識別数、センサーの種類、そしてビデオの総数、2) 顔のマスクの忠実度の低い品質。
基礎的な深層モデルとリモート光胸腺撮影法(rPPG)はこれらのベンチマークで許容できる性能を達成したが、実際的なシナリオの必要性には程遠い。
実世界のアプリケーションとのギャップを埋めるため、大規模なHigh-Fidelity Maskデータセット、すなわちCASIA-SURF HiFiMask(略してHiFiMask)を導入する。
具体的には、75人の被験者から計54,600本のビデオが記録され、225のリアルなマスクが7種類のセンサーによって記録されている。
データセットとともに,新しいコントラスト型コンテキスト認識学習フレームワーク,すなわちCCLを提案する。
cclは教師付きパッドタスクのための新しいトレーニング方法論であり、ライブフェイスと高忠実なマスク攻撃のペア間で、リッチなコンテキスト(被験者、マスク材、照明など)を正確に活用することで学習することができる。
HiFiMaskと3つの3次元マスクデータセットの大規模な実験により,本手法の有効性が示された。
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