論文の概要: A Novel Face-Anti Spoofing Neural Network Model For Face Recognition And Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11240v1
• Date: Sat, 14 May 2022 05:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 20:37:39.823968
• Title: A Novel Face-Anti Spoofing Neural Network Model For Face Recognition And Detection
• Title（参考訳）: 顔の認識と検出のための新しい顔アンチスプーフィングニューラルネットワークモデル
• Authors: Soham S. Sarpotdar
• Abstract要約: 顔認識(FR)システムは、道路横断、銀行、モバイルバンキングなど、様々な用途で使われている。 FRシステムの普及により、顔バイオメトリックスのスプーフ攻撃に対する安全性に対する懸念が高まっている。 本研究は,既存のモデルより優れ,効率が0.89パーセントの対面型ニューラルネットワークモデルを提案する。
• 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: Face Recognition (FR) systems are being used in a variety of applications, including road crossings, banking, and mobile banking. The widespread use of FR systems has raised concerns about the safety of face biometrics against spoofing attacks, which use the use of a photo or video of a legitimate user's face to gain illegal access to the resources or activities. Despite the development of several FAS or liveness detection methods (which determine whether a face is live or spoofed at the time of acquisition), the problem remains unsolved due to the difficulty of identifying discrimination and operationally reasonably priced spoof characteristics but also approaches. Additionally, certain facial portions are frequently repeated or correlate to image clutter, resulting in poor performance overall. This research proposes a face-anti-spoofing neural network model that outperforms existing models and has an efficiency of 0.89 percent.
• Abstract（参考訳）: 顔認識(fr)システムは、道路横断、銀行、モバイルバンキングなど、さまざまなアプリケーションで使用されている。 frシステムの広範な使用は、正統なユーザーの顔の写真やビデオを使用してリソースやアクティビティへの違法アクセスを得るために、スプーフィング攻撃に対する顔バイオメトリックスの安全性に関する懸念を提起している。 いくつかのfasやライブネス検出法(顔が生きているか、取得時にスプーフされているかを判定する)が開発されているにもかかわらず、この問題は識別の困難さと操作上合理的に価格が設定されたスプーフの特徴とアプローチのため未解決のままである。 さらに、特定の顔の部分はしばしば繰り返されたり、画像のぼけと相関しているため、全体的なパフォーマンスは低下する。 本研究は,既存のモデルより優れ,効率が0.89パーセントの対面型ニューラルネットワークモデルを提案する。

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