論文の概要: Face Presentation Attack Detection using Taskonomy Feature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11046v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 08:35:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-23 16:16:19.973793
- Title: Face Presentation Attack Detection using Taskonomy Feature
- Title（参考訳）: タスクノミー特徴を用いた顔提示攻撃検出
- Authors: Wentian Zhang, Haozhe Liu, Raghavendra Ramachandra, Feng Liu, Linlin
Shen, Christoph Busch
- Abstract要約: 顔認識システム(FRS)の安全性を確保するため、提示攻撃検出(PAD)手法が重要である
既存のPAD法は、限られたトレーニングセットに大きく依存しており、未知のPAによく当てはまらない。
我々は、他の顔関連タスクからタスクノミー(タスク分類)を適用して、顔PADを解決することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.343512092423985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The robustness and generalization ability of Presentation Attack Detection
(PAD) methods is critical to ensure the security of Face Recognition Systems
(FRSs). However, in the real scenario, Presentation Attacks (PAs) are various
and hard to be collected. Existing PAD methods are highly dependent on the
limited training set and cannot generalize well to unknown PAs. Unlike PAD
task, other face-related tasks trained by huge amount of real faces (e.g. face
recognition and attribute editing) can be effectively adopted into different
application scenarios. Inspired by this, we propose to apply taskonomy (task
taxonomy) from other face-related tasks to solve face PAD, so as to improve the
generalization ability in detecting PAs. The proposed method, first introduces
task specific features from other face-related tasks, then, we design a
Cross-Modal Adapter using a Graph Attention Network (GAT) to re-map such
features to adapt to PAD task. Finally, face PAD is achieved by using the
hierarchical features from a CNN-based PA detector and the re-mapped features.
The experimental results show that the proposed method can achieve significant
improvements in the complicated and hybrid datasets, when compared with the
state-of-the-art methods. In particular, when trained using OULU-NPU,
CASIA-FASD, and Idiap Replay-Attack, we obtain HTER (Half Total Error Rate) of
5.48% in MSU-MFSD, outperforming the baseline by 7.39%. Code will be made
publicly available.
- Abstract（参考訳）: 提示検出法(PAD)の堅牢性と一般化能力は,顔認識システム(FRS)のセキュリティ確保に不可欠である。
しかし、実際のシナリオでは、プレゼンテーションアタック(PA)は様々であり、収集は困難である。
既存のpadメソッドは限定されたトレーニングセットに大きく依存しており、未知のpasにうまく一般化できない。
PADタスクとは異なり、多数の実際の顔(例えば顔認識や属性編集)で訓練された他の顔関連タスクは、異なるアプリケーションシナリオに効果的に適用することができる。
そこで本研究では,他の顔関連タスクからタスクノミー(タスク分類)を適用し,PAの検出における一般化能力を向上させることを提案する。
提案手法はまず,他のタスクからタスク固有の機能を導入し,次にグラフ注意ネットワーク(GAT)を用いたクロスモーダルアダプタを設計し,これらの機能をPADタスクに適応させる。
最後に、cnnベースのpa検出器の階層的特徴と再マップされた特徴を用いて、フェイスパッドを実現する。
実験の結果,提案手法は,最先端手法と比較して,複雑かつハイブリッドなデータセットにおいて有意な改善が得られた。
特に、OULU-NPU、CASIA-FASD、Idiap Replay-Attackを用いてトレーニングすると、MSU-MFSDのHTER(Hlf Total Error Rate)は5.48%となり、ベースラインを7.39%上回る。
コードは公開される予定だ。
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