論文の概要: Taming Self-Supervised Learning for Presentation Attack Detection:
In-Image De-Folding and Out-of-Image De-Mixing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04100v1
- Date: Thu, 9 Sep 2021 08:38:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-10 14:32:04.858132
- Title: Taming Self-Supervised Learning for Presentation Attack Detection:
In-Image De-Folding and Out-of-Image De-Mixing
- Title（参考訳）: プレゼンテーションアタック検出のための自己教師付き学習:画像内デフォールディングと画像外デミックス
- Authors: Haozhe Liu, Zhe Kong, Raghavendra Ramachandra, Feng Liu, Linlin Shen,
Christoph Busch
- Abstract要約: 各種提示攻撃装置(PAI)を用いた提示攻撃(PA)に対する生体認証システムの脆弱性
既存のディープラーニングベースのPAD技術は、局所的な最適性に苦しむ可能性があり、異なるPAに対して弱い一般化をもたらす。
本研究では,バイオメトリックシステム上でPAを検出する際の一般化能力を向上させるために,自己教師付き学習を用いて局所トラップに対する適切な初期化を求めることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.419904669343328
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biometric systems are vulnerable to the Presentation Attacks (PA) performed
using various Presentation Attack Instruments (PAIs). Even though there are
numerous Presentation Attack Detection (PAD) techniques based on both deep
learning and hand-crafted features, the generalization of PAD for unknown PAI
is still a challenging problem. The common problem with existing deep
learning-based PAD techniques is that they may struggle with local optima,
resulting in weak generalization against different PAs. In this work, we
propose to use self-supervised learning to find a reasonable initialization
against local trap, so as to improve the generalization ability in detecting
PAs on the biometric system.The proposed method, denoted as IF-OM, is based on
a global-local view coupled with De-Folding and De-Mixing to derive the
task-specific representation for PAD.During De-Folding, the proposed technique
will learn region-specific features to represent samples in a local pattern by
explicitly maximizing cycle consistency. While, De-Mixing drives detectors to
obtain the instance-specific features with global information for more
comprehensive representation by maximizing topological consistency. Extensive
experimental results show that the proposed method can achieve significant
improvements in terms of both face and fingerprint PAD in more complicated and
hybrid datasets, when compared with the state-of-the-art methods. Specifically,
when training in CASIA-FASD and Idiap Replay-Attack, the proposed method can
achieve 18.60% Equal Error Rate (EER) in OULU-NPU and MSU-MFSD, exceeding
baseline performance by 9.54%. Code will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: バイオメトリックシステムは、様々なプレゼンテーションアタック機器(PAI)を使用して実行されるプレゼンテーションアタック(PA)に対して脆弱である。
深層学習と手作り両方の特徴に基づく提示攻撃検出(PAD)技術は数多く存在するが、未知のPAIに対するPADの一般化は依然として難しい問題である。
既存の深層学習に基づくPAD手法の一般的な問題は、局所最適化に苦慮し、異なるPAに対して弱い一般化をもたらすことである。
In this work, we propose to use self-supervised learning to find a reasonable initialization against local trap, so as to improve the generalization ability in detecting PAs on the biometric system.The proposed method, denoted as IF-OM, is based on a global-local view coupled with De-Folding and De-Mixing to derive the task-specific representation for PAD.During De-Folding, the proposed technique will learn region-specific features to represent samples in a local pattern by explicitly maximizing cycle consistency.
一方、デミキシングは検出器を駆動し、トポロジカル一貫性を最大化することで、より包括的な表現のためにグローバル情報を持つインスタンス固有の特徴を得る。
広範な実験結果から,提案手法は,より複雑でハイブリッドなデータセットにおいて,最先端の手法と比較して,顔と指紋パッドの両方において有意な改善が得られた。
具体的には、CASIA-FASDとIdiap Replay-Attackのトレーニングでは、OULU-NPUとMSU-MFSDで18.60%の誤差率(EER)を達成でき、ベースライン性能を9.54%上回る。
コードは公開される予定だ。
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