論文の概要: Intra and Cross-spectrum Iris Presentation Attack Detection in the NIR and Visible Domains Using Attention-based and Pixel-wise Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02573v1
• Date: Thu, 5 May 2022 11:12:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 14:55:45.219815
• Title: Intra and Cross-spectrum Iris Presentation Attack Detection in the NIR and Visible Domains Using Attention-based and Pixel-wise Supervised Learning
• Title（参考訳）: 注意型および画素間教師付き学習によるnir領域および可視領域におけるiris提示アタック検出
• Authors: Meiling Fang, Fadi Boutros, Naser Damer
• Abstract要約: アイリス提示攻撃検出(PAD)はアイリス認識システムに必須である。 近年のIris PADソリューションは、ディープラーニング技術を活用して優れた性能を実現している。 本章では,新しい注目型深部画素二元監督法(A-PBS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.981081097203088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Iris Presentation Attack Detection (PAD) is essential to secure iris recognition systems. Recent iris PAD solutions achieved good performance by leveraging deep learning techniques. However, most results were reported under intra-database scenarios and it is unclear if such solutions can generalize well across databases and capture spectra. These PAD methods run the risk of overfitting because of the binary label supervision during the network training, which serves global information learning but weakens the capture of local discriminative features. This chapter presents a novel attention-based deep pixel-wise binary supervision (A-PBS) method. A-PBS utilizes pixel-wise supervision to capture the fine-grained pixel/patch-level cues and attention mechanism to guide the network to automatically find regions where most contribute to an accurate PAD decision. Extensive experiments are performed on six NIR and one visible-light iris databases to show the effectiveness and robustness of proposed A-PBS methods. We additionally conduct extensive experiments under intra-/cross-database and intra-/cross-spectrum for detailed analysis. The results of our experiments indicates the generalizability of the A-PBS iris PAD approach.
• Abstract（参考訳）: アイリス提示攻撃検出(PAD)はアイリス認識システムに必須である。 近年のIris PADソリューションは、ディープラーニング技術を活用して優れた性能を実現している。 しかし、ほとんどの結果はデータベース内のシナリオで報告されており、そのようなソリューションがデータベースを横断してスペクトルをキャプチャできるかどうかは不明だ。 これらのPAD手法は、グローバルな情報学習を提供するが、局所的な差別的特徴の獲得を弱めるネットワークトレーニング中にバイナリラベルが監督されるため、過度に適合するリスクを負う。 本章では,新しい注目型深部画素二元監督法(A-PBS)を提案する。 a-pbsはピクセル単位で監督を行い、細粒度のピクセル/パッチレベルの手がかりと注意機構を捉え、ネットワークを誘導し、最も正確なパッド決定に寄与する領域を自動的に見つける。 6つのNIRと1つの可視光アイリスデータベース上で実験を行い、提案手法の有効性とロバスト性を示した。 さらに、詳細な分析のために、データベース内/クロスベースおよびスペクトル内/クロススペクトルで広範な実験を行う。 実験の結果,A-PBSアイリスPAD法の一般化可能性を示した。

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