論文の概要: An Ensemble Model for Face Liveness Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08901v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 12:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-30 12:15:26.519428
• Title: An Ensemble Model for Face Liveness Detection
• Title（参考訳）: 顔のライブネス検出のためのアンサンブルモデル
• Authors: Shashank Shekhar, Avinash Patel, Mrinal Haloi, Asif Salim
• Abstract要約: 本研究では,アンサンブル深層学習技術を用いて顔提示攻撃を検出する受動的手法を提案する。 本研究では,顔領域と背景領域の複数の特徴を学習し,ユーザがボナフィドか攻撃者かを予測するアンサンブル手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.322052136673525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a passive method to detect face presentation attack a.k.a face liveness detection using an ensemble deep learning technique. Face liveness detection is one of the key steps involved in user identity verification of customers during the online onboarding/transaction processes. During identity verification, an unauthenticated user tries to bypass the verification system by several means, for example, they can capture a user photo from social media and do an imposter attack using printouts of users faces or using a digital photo from a mobile device and even create a more sophisticated attack like video replay attack. We have tried to understand the different methods of attack and created an in-house large-scale dataset covering all the kinds of attacks to train a robust deep learning model. We propose an ensemble method where multiple features of the face and background regions are learned to predict whether the user is a bonafide or an attacker.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アンサンブル深層学習技術を用いて,顔提示攻撃,すなわち顔の生存度を検出する受動的手法を提案する。 顔のライブ性検出は、オンラインのオンボーディング/トランザクションプロセスにおける顧客のユーザアイデンティティ検証に関わる重要なステップの1つだ。 例えば、ソーシャルメディアからユーザ写真をキャプチャして、ユーザの顔のプリントアウトを使ったインポスタ攻撃や、モバイルデバイスからのデジタル写真の使用、さらにはビデオ再生攻撃のようなより高度な攻撃などを行うことができる。 さまざまな攻撃方法を理解しようと試み、堅牢なディープラーニングモデルをトレーニングするために、あらゆる種類の攻撃をカバーする社内の大規模データセットを作成しました。 本研究では,顔領域と背景領域の複数の特徴を学習し,ユーザがボナフィドか攻撃者かを予測するアンサンブル手法を提案する。

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