Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introduction to Presentation Attack Detection in Iris Biometrics and Recent Advances

論文の概要: Introduction to Presentation Attack Detection in Iris Biometrics and Recent Advances

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12465v1
Date: Wed, 24 Nov 2021 12:43:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-25 15:30:43.202835
Title: Introduction to Presentation Attack Detection in Iris Biometrics and Recent Advances
Title（参考訳）: irisバイオメトリックスにおけるプレゼンテーションアタック検出の紹介と最近の進歩
Authors: Aythami Morales and Julian Fierrez and Javier Galbally and Marta Gomez-Barrero
Abstract要約: プレゼンテーション攻撃は、最も重要で研究されているものとして際立っている。アイリスの場合、これらの攻撃には、実際のアイライズの使用や、写真やビデオなど、異なるレベルの高度な人工物が含まれる。本章では、プレゼンテーションアタックによるリスクを低減するために開発された、アイリス提示検出(PAD)手法を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.393219486444604
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Iris recognition technology has attracted an increasing interest in the last decades in which we have witnessed a migration from research laboratories to real world applications. The deployment of this technology raises questions about the main vulnerabilities and security threats related to these systems. Among these threats presentation attacks stand out as some of the most relevant and studied. Presentation attacks can be defined as presentation of human characteristics or artifacts directly to the capture device of a biometric system trying to interfere its normal operation. In the case of the iris, these attacks include the use of real irises as well as artifacts with different level of sophistication such as photographs or videos. This chapter introduces iris Presentation Attack Detection (PAD) methods that have been developed to reduce the risk posed by presentation attacks. First, we summarise the most popular types of attacks including the main challenges to address. Secondly, we present a taxonomy of Presentation Attack Detection methods as a brief introduction to this very active research area. Finally, we discuss the integration of these methods into Iris Recognition Systems according to the most important scenarios of practical application.
Abstract（参考訳）: irisの認識技術は、研究機関から現実のアプリケーションへの移行を目撃した過去数十年間、ますます関心を集めています。この技術の展開は、これらのシステムに関連する主要な脆弱性とセキュリティ脅威に関する疑問を提起する。これらの脅威の中で、プレゼンテーション攻撃は最も関連性があり、研究されている。提示攻撃は、通常の操作を妨害しようとする生体認証システムの捕獲装置に直接人的特徴や人工物の提示として定義することができる。 irisの場合、これらの攻撃には実際のiriseの使用に加えて、写真やビデオのような高度化のレベルが異なるアーティファクトが含まれる。本章では,プレゼンテーションアタックのリスクを軽減するために開発された iris プレゼンテーションアタック検出 (pad) 手法を紹介する。まず、対処すべき主な課題を含む、最も人気のあるタイプの攻撃をまとめます。第2に,この極めて活発な研究分野の簡単な紹介として,プレゼンテーションアタック検出手法の分類について述べる。最後に,これらの手法のIris認識システムへの統合について,応用の最も重要なシナリオに従って論じる。

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