論文の概要: Review of Face Presentation Attack Detection Competitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11290v1
- Date: Tue, 21 Dec 2021 15:20:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-22 19:14:27.723188
- Title: Review of Face Presentation Attack Detection Competitions
- Title（参考訳）: 顔提示攻撃検出コンペティションのレビュー
- Authors: Zitong Yu, Jukka Komulainen, Xiaobai Li, Guoying Zhao
- Abstract要約: 顔提示攻撃検出(PAD)は、スプーフィングの脆弱性が広く認識されて以来、注目されている。
モノダル・マルチモーダル・フェイス・アンチ・スプーフィングにおける芸術の状況は8つの国際競技会で評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.051950472633685
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Face presentation attack detection (PAD) has received increasing attention
ever since the vulnerabilities to spoofing have been widely recognized. The
state of the art in unimodal and multi-modal face anti-spoofing has been
assessed in eight international competitions organized in conjunction with
major biometrics and computer vision conferences in 2011, 2013, 2017, 2019,
2020 and 2021, each introducing new challenges to the research community. In
this chapter, we present the design and results of the five latest competitions
from 2019 until 2021. The first two challenges aimed to evaluate the
effectiveness of face PAD in multi-modal setup introducing near-infrared (NIR)
and depth modalities in addition to colour camera data, while the latest three
competitions focused on evaluating domain and attack type generalization
abilities of face PAD algorithms operating on conventional colour images and
videos. We also discuss the lessons learnt from the competitions and future
challenges in the field in general.
- Abstract（参考訳）: 顔提示攻撃検出(PAD)は、スプーフィングの脆弱性が広く認識されて以来、注目されている。
state of the art in unimodal and multi-modal face anti-spoofingは、2011年、2013年、2017年、2019年、2020年、2021年に開催された主要なバイオメトリックスとコンピュータビジョンのカンファレンスとともに組織された8つの国際コンペティションで評価され、それぞれが研究コミュニティに新たな挑戦をもたらしている。
本章では,2019年から2021年までの5つのコンペティションの設計と結果について述べる。
最初の2つの課題は、カラーカメラデータに加えて、近赤外(NIR)と深度変調を導入したマルチモーダルセットアップにおける顔PADの有効性を評価することであり、最新の3つのコンペティションは、従来のカラー画像とビデオに基づいて動作する顔PADアルゴリズムのドメインおよび攻撃型一般化能力の評価に焦点を当てている。
また、この分野における競争や今後の課題から学んだ教訓についても論じる。
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