論文の概要: Presentation Attack Detection Methods based on Gaze Tracking and Pupil Dynamic: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04038v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 23:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 14:23:26.538060
• Title: Presentation Attack Detection Methods based on Gaze Tracking and Pupil Dynamic: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 視線追跡と瞳孔ダイナミックスに基づくプレゼンテーションアタック検出法:包括的調査
• Authors: Jalil Nourmohammadi Khiarak
• Abstract要約: 本研究は,視線追跡と瞳孔ダイナミック・プレゼンテーション・アタックの様々な側面を解析する。 課題ベースシステムに基づく安全な生活度検出を実現するための,今後の課題と課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose of the research: In the biometric community, visible human characteristics are popular and viable for verification and identification on mobile devices. However, imposters are able to spoof such characteristics by creating fake and artificial biometrics to fool the system. Visible biometric systems have suffered a high-security risk of presentation attack. Methods: In the meantime, challenge-based methods, in particular, gaze tracking and pupil dynamic appear to be more secure methods than others for contactless biometric systems. We review the existing work that explores gaze tracking and pupil dynamic liveness detection. The principal results: This research analyzes various aspects of gaze tracking and pupil dynamic presentation attacks, such as state-of-the-art liveness detection algorithms, various kinds of artifacts, the accessibility of public databases, and a summary of standardization in this area. In addition, we discuss future work and the open challenges to creating a secure liveness detection based on challenge-based systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, バイオメトリック・コミュニティにおいて, 可視的人間の特徴はモバイルデバイス上での検証と識別に人気があり, 有効である。 しかし、impostersは、システムを騙すために偽の生体認証と人工生体認証を作成することで、そのような特徴を偽証することができる。 バイシブルバイオメトリックシステムは、プレゼンテーションアタックの高いセキュリティリスクに悩まされている。 方法: 課題ベースの手法,特に視線追跡と瞳孔ダイナミックは,非接触生体計測システムにおいて他の方法よりも安全な方法であると考えられる。 本研究は,視線追跡と瞳孔の動的活力検出に関する既存の研究を概観する。 本研究は,視線追跡と瞳孔ダイナミックな提示攻撃のさまざまな側面,例えば,最先端のライブネス検出アルゴリズム,さまざまな種類のアーティファクト,公開データベースのアクセシビリティ,この分野における標準化の要約を分析した。 さらに,課題ベースのシステムに基づくセキュアなライブネス検出を実現するための,今後の取り組みとオープンチャレンジについて論じる。

関連論文リスト

• A Critical Analysis on Machine Learning Techniques for Video-based Human Activity Recognition of Surveillance Systems: A Review [1.3693860189056777]
  混雑した場所での異常な活動の増大は、インテリジェントな監視システムの必要性を喚起する。 ビデオに基づく人間の活動認識は、そのプレス問題で多くの研究者を惹きつけている。 本稿では,映像に基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)技術について批判的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T14:43:57Z)
• Cross-Database Liveness Detection: Insights from Comparative Biometric Analysis [20.821562115822182]
  生検は生検と生検を区別する能力である。 本研究は, 生活度検出モデルの総合的な評価を行う。 私たちの研究は、バイオメトリックセキュリティの進化するリズムをナビゲートするための青写真を提供しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T15:32:18Z)
• GazeForensics: DeepFake Detection via Gaze-guided Spatial Inconsistency Learning [63.547321642941974]
  本稿では,3次元視線推定モデルから得られた視線表現を利用する,革新的なDeepFake検出手法であるGazeForensicsを紹介する。 実験の結果,提案したGazeForensicsは現在の最先端手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T04:48:33Z)
• Multimodal Adaptive Fusion of Face and Gait Features using Keyless attention based Deep Neural Networks for Human Identification [67.64124512185087]
  歩行のような軟式生体認証は、人物認識や再識別といった監視作業において顔に広く使われている。 本稿では,キーレス注意深層ニューラルネットワークを活用することで,歩行と顔のバイオメトリック・キューを動的に組み込むための適応型マルチバイオメトリック・フュージョン戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T05:28:35Z)
• Seamless Multimodal Biometrics for Continuous Personalised Wellbeing Monitoring [0.0]
  本研究は、新しいコンピュータビジョンとパターン認識手法の研究を通して、車内センシングの進歩に焦点を当てている。 主な焦点は心電図(ECG)バイオメトリックスであり、シームレスな運転監視の可能性で有名である。 健康モニタリングの話題では、グループ内のマルチモーダル感情認識のソリューションの改善と車内シナリオにおける活動・暴力認識が提案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T14:07:01Z)
• A Survey on Computer Vision based Human Analysis in the COVID-19 Era [58.79053747159797]
  新型コロナウイルスの出現は、社会全体だけでなく、個人の生活にも大きく影響している。 マスクやソーシャルディスタンシングの義務、公共空間での定期消毒、スクリーニングアプリケーションの使用など、さまざまな予防策が世界中で導入されている。 これらの発展は、(i)視覚データの自動解析による予防対策の支援、(ii)生体認証などの既存の視覚ベースのサービスの正常な操作を容易にする、新しいコンピュータビジョン技術の必要性を喚起した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T17:20:39Z)
• InvisibiliTee: Angle-agnostic Cloaking from Person-Tracking Systems with a Tee [46.611395940966915]
  InvisibiliTeeと呼ばれる最先端の人間の検出モデルに対するブラックボックス逆攻撃法を提案する。 本手法は, 人追跡システムの前で, 物理的世界において, 着用者が着用するTシャツの印刷可能な対向パターンを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T01:32:09Z)
• No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
  本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。 トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
• Vision-based techniques for gait recognition [6.817301687702869]
  本研究では、歩行認識とモデリングの現在の技術と、研究が行われた環境について論じる。 我々は,バイオメトリックスに基づく人間の認識における新しいパラダイム,すなわち遠距離バイオメトリックスと近距離で動作するバイオメトリックスの組み合わせとして,歩行のフロントノーマルなビューを使用することのモチベーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T06:33:01Z)
• Deep Learning for Sensor-based Human Activity Recognition: Overview, Challenges and Opportunities [52.59080024266596]
  本稿では,センサを用いた人間の活動認識のための最先端のディープラーニング手法について調査する。 まず、官能データのマルチモーダリティを導入し、公開データセットに情報を提供する。 次に、課題によって深層メソッドを構築するための新しい分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T09:55:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。