論文の概要: DFCANet: Dense Feature Calibration-Attention Guided Network for Cross
Domain Iris Presentation Attack Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00919v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 13:04:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 15:32:32.064906
- Title: DFCANet: Dense Feature Calibration-Attention Guided Network for Cross
Domain Iris Presentation Attack Detection
- Title（参考訳）: DFCANet:クロスドメインアイリス提示検出のためのDense Feature Calibration-Attention Guided Network
- Authors: Gaurav Jaswal, Aman Verma, Sumantra Dutta Roy, Raghavendra Ramachandra
- Abstract要約: アイリス提示攻撃検出(IPAD)は個人識別の確保に不可欠である。
既存のIPADアルゴリズムは、目に見えないクロスドメインシナリオにうまく一般化しない。
本稿では,DFCANet: Dense Feature and Attention Guided Networkを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.95102708174421
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: An iris presentation attack detection (IPAD) is essential for securing
personal identity is widely used iris recognition systems. However, the
existing IPAD algorithms do not generalize well to unseen and cross-domain
scenarios because of capture in unconstrained environments and high visual
correlation amongst bonafide and attack samples. These similarities in
intricate textural and morphological patterns of iris ocular images contribute
further to performance degradation. To alleviate these shortcomings, this paper
proposes DFCANet: Dense Feature Calibration and Attention Guided Network which
calibrates the locally spread iris patterns with the globally located ones.
Uplifting advantages from feature calibration convolution and residual
learning, DFCANet generates domain-specific iris feature representations. Since
some channels in the calibrated feature maps contain more prominent
information, we capitalize discriminative feature learning across the channels
through the channel attention mechanism. In order to intensify the challenge
for our proposed model, we make DFCANet operate over nonsegmented and
non-normalized ocular iris images. Extensive experimentation conducted over
challenging cross-domain and intra-domain scenarios highlights consistent
outperforming results. Compared to state-of-the-art methods, DFCANet achieves
significant gains in performance for the benchmark IIITD CLI, IIIT CSD and
NDCLD13 databases respectively. Further, a novel incremental learning-based
methodology has been introduced so as to overcome disentangled iris-data
characteristics and data scarcity. This paper also pursues the challenging
scenario that considers soft-lens under the attack category with evaluation
performed under various cross-domain protocols. The code will be made publicly
available.
- Abstract（参考訳）: アイリス提示攻撃検知(IPAD)は、個人認証の確保に不可欠であり、アイリス認識システムとして広く利用されている。
しかし、既存のIPADアルゴリズムは、制約のない環境でのキャプチャと、ボナフィドとアタックサンプル間の高い視覚的相関のため、目に見えない領域とクロスドメインのシナリオをうまく一般化しない。
虹彩画像の複雑なテクスチャおよび形態パターンにおけるこれらの類似性は、さらなる性能劣化に寄与する。
そこで本稿では,これらの欠点を解消するために,局所的に分布する虹彩パターンをグローバルに配置したdfcanet: dense feature calibration and attention guided networkを提案する。
DFCANetは特徴校正畳み込みと残差学習の利点を高め、ドメイン固有の虹彩特徴表現を生成する。
キャリブレーションされた特徴マップのいくつかのチャネルは、より顕著な情報を含んでいるため、チャネルアテンション機構を通じてチャネルを横断する識別的特徴学習を行う。
提案モデルの課題を強化するため,DFCANetを非切除眼および非正常眼虹彩画像上で動作させる。
クロスドメインとドメイン内シナリオに対する広範囲な実験は、一貫性のある結果を示している。
DFCANetは最先端の手法と比較して,ベンチマークIIITD CLI, IIIT CSD, NDCLD13データベースのパフォーマンスが大幅に向上した。
さらに,不連続な虹彩データの特徴とデータ不足を克服するために,新しいインクリメンタル学習ベースの手法が導入された。
また,攻撃カテゴリのソフトレンズを様々なクロスドメインプロトコルで評価する難易度シナリオも追求する。
コードは公開される予定だ。
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