論文の概要: Detection and Continual Learning of Novel Face Presentation Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12081v1
• Date: Fri, 27 Aug 2021 01:33:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-30 20:01:13.959653
• Title: Detection and Continual Learning of Novel Face Presentation Attacks
• Title（参考訳）: 新しい顔提示攻撃の検出と継続学習
• Authors: Mohammad Rostami, Leonidas Spinoulas, Mohamed Hussein, Joe Mathai, Wael Abd-Almageed
• Abstract要約: 最先端の対偽造防止システムは、トレーニング中に見たことのない新しいタイプの攻撃に対して、依然として脆弱である。 本稿では、深層ニューラルネットワークを用いて、観測された入力データポイントの異常を新しいタイプの攻撃として検出する。 次に、経験的なリプレイを使用してモデルを更新し、過去の学習された攻撃タイプを忘れずに、新しいタイプの攻撃に関する知識を取り入れます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.13064343026656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in deep learning, combined with availability of large datasets, have led to impressive improvements in face presentation attack detection research. However, state-of-the-art face antispoofing systems are still vulnerable to novel types of attacks that are never seen during training. Moreover, even if such attacks are correctly detected, these systems lack the ability to adapt to newly encountered attacks. The post-training ability of continually detecting new types of attacks and self-adaptation to identify these attack types, after the initial detection phase, is highly appealing. In this paper, we enable a deep neural network to detect anomalies in the observed input data points as potential new types of attacks by suppressing the confidence-level of the network outside the training samples' distribution. We then use experience replay to update the model to incorporate knowledge about new types of attacks without forgetting the past learned attack types. Experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method on two benchmark datasets as well as a newly introduced dataset which exhibits a large variety of attack types.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの進歩と大規模なデータセットの可用性は、顔提示攻撃検出研究の大幅な改善につながった。 しかし、最先端のフェイスアンチスプーフィングシステムは、トレーニング中に見られない新しいタイプの攻撃に対して脆弱である。 さらに、そのような攻撃が正しく検出されたとしても、これらのシステムは新たに遭遇した攻撃に適応する能力に欠ける。 新しいタイプの攻撃を継続的に検出し、これらの攻撃タイプを識別する自己適応能力は、最初の検出フェーズの後、非常に魅力的である。 本稿では、深層ニューラルネットワークを用いて、トレーニングサンプルの分布外のネットワークの信頼性レベルを抑えることにより、観測された入力データポイント内の異常を潜在的に新しいタイプの攻撃として検出する。 次に、過去の学習した攻撃タイプを忘れずに、新しいタイプの攻撃に関する知識を組み込むために、experience replayを使用します。 提案手法の有効性を2つのベンチマークデータセットに示す実験結果と,多種多様な攻撃タイプを示す新たなデータセットを提案する。

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