論文の概要: Generalizable Method for Face Anti-Spoofing with Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06510v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 22:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 13:27:53.434536
• Title: Generalizable Method for Face Anti-Spoofing with Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習による顔アンチスプーフィングの一般化
• Authors: Nikolay Sergievskiy, Roman Vlasov, Roman Trusov
• Abstract要約: 顔の偽造防止は生体認証システムにおける高いセキュリティ要件のために多くの注目を集めている。 フェースバイオメトリックを商用ハードウェアに持ち込むことは、フェイクログインセッションを検出するための信頼性の高い方法の開発に大きく依存するようになった。 現在のCNNベースの手法は、トレーニング対象のドメインでよく機能するが、以前は見つからなかったデータセットでは一般化が不十分であることが多い。
• 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 anti-spoofing has drawn a lot of attention due to the high security requirements in biometric authentication systems. Bringing face biometric to commercial hardware became mostly dependent on developing reliable methods for detecting fake login sessions without specialized sensors. Current CNN-based method perform well on the domains they were trained for, but often show poor generalization on previously unseen datasets. In this paper we describe a method for utilizing unsupervised pretraining for improving performance across multiple datasets without any adaptation, introduce the Entry Antispoofing Dataset for supervised fine-tuning, and propose a multi-class auxiliary classification layer for augmenting the binary classification task of detecting spoofing attempts with explicit interpretable signals. We demonstrate the efficiency of our model by achieving state-of-the-art results on cross-dataset testing on MSU-MFSD, Replay-Attack, and OULU-NPU datasets.
• Abstract（参考訳）: 顔の偽造防止は生体認証システムにおける高いセキュリティ要件のために多くの注目を集めている。 顔の生体認証を商用ハードウェアに持ち込むことは、専用のセンサーを使わずに偽のログインセッションを検出するための信頼性の高い方法の開発に大きく依存した。 現在のCNNベースの手法は、トレーニング対象のドメインでよく機能するが、以前は見つからなかったデータセットでは一般化が不十分であることが多い。 本稿では,複数データセット間の性能向上のための教師なし事前学習の手法について述べるとともに,教師付き微調整のためのエントリアンチスプーフィングデータセットを導入し,明示的な解釈可能な信号でスプーフィング試行を検出する二分分類タスクを増強する多クラス補助分類層を提案する。 MSU-MFSD, Replay-Attack, OULU-NPUデータセット上でのクロスデータセットテストの最先端結果を得ることで, モデルの有効性を実証する。

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