論文の概要: TransRPPG: Remote Photoplethysmography Transformer for 3D Mask Face Presentation Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07419v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 12:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 23:18:56.255687
• Title: TransRPPG: Remote Photoplethysmography Transformer for 3D Mask Face Presentation Attack Detection
• Title（参考訳）: TransRPPG:3次元マスク顔提示検出用リモート光胸像変換器
• Authors: Zitong Yu, Xiaobai Li, Pichao Wang, Guoying Zhao
• Abstract要約: 3次元マスク提示攻撃検出(PAD)は、3次元マスク攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。 ライブ本質表現を効率的に学習するための純粋なrトランス(TransR)フレームワークを提案する。 当社のTransRは軽量で効率的(547Kパラメータと763MOPのみ)で、モバイルレベルのアプリケーションに期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.98866801690342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 3D mask face presentation attack detection (PAD) plays a vital role in securing face recognition systems from emergent 3D mask attacks. Recently, remote photoplethysmography (rPPG) has been developed as an intrinsic liveness clue for 3D mask PAD without relying on the mask appearance. However, the rPPG features for 3D mask PAD are still needed expert knowledge to design manually, which limits its further progress in the deep learning and big data era. In this letter, we propose a pure rPPG transformer (TransRPPG) framework for learning intrinsic liveness representation efficiently. At first, rPPG-based multi-scale spatial-temporal maps (MSTmap) are constructed from facial skin and background regions. Then the transformer fully mines the global relationship within MSTmaps for liveness representation, and gives a binary prediction for 3D mask detection. Comprehensive experiments are conducted on two benchmark datasets to demonstrate the efficacy of the TransRPPG on both intra- and cross-dataset testings. Our TransRPPG is lightweight and efficient (with only 547K parameters and 763M FLOPs), which is promising for mobile-level applications.
• Abstract（参考訳）: 3Dマスク提示攻撃検出(PAD)は、3Dマスク攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を果たす。 近年, リモートフォトプレチモグラフィ (rppg) は, マスクの外観に頼らずに, 3dマスクパッドに内在するライブネス手がかりとして開発されている。 しかし、3DマスクPADのrPPG機能は、手作業で設計する専門家の知識を必要とするため、ディープラーニングとビッグデータ時代のさらなる進歩は制限されている。 本稿では,本文において本文の生長表現を効率よく学習するための純rPPG変換器(TransRPPG)フレームワークを提案する。 まず、rPPGに基づくマルチスケール空間時間マップ(MSTmap)を顔の皮膚と背景領域から構築する。 そして, この変換器は, MSTマップ内の生長表現のグローバルな関係を完全にマイニングし, 3次元マスク検出のバイナリ予測を行う。 総合的な実験を2つのベンチマークデータセットで行い、transrppgがデータセット内テストとデータセット横断テストの両方に有効であることを示す。 当社のTransRPPGは軽量で効率的(547Kパラメータと763M FLOPのみ)で、モバイルレベルのアプリケーションには有望です。

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