論文の概要: State Of The Art In Open-Set Iris Presentation Attack Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10564v1
- Date: Mon, 22 Aug 2022 19:40:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 13:06:34.556022
- Title: State Of The Art In Open-Set Iris Presentation Attack Detection
- Title（参考訳）: オープンセットのIrisプレゼンテーション攻撃検出技術の現状
- Authors: Aidan Boyd, Jeremy Speth, Lucas Parzianello, Kevin Bowyer, Adam Czajka
- Abstract要約: 本稿では,オープンセットアイリス提示攻撃検出(PAD)における最先端技術を理解し,拡張するためのコントリビューションを提供する。
この問題で利用可能な最大の画像データセットをキュレートし、以前様々なグループがリリースした26のベンチマークから抽出した。
クローズドセット評価における最良のアルゴリズムでさえ、オープンセットシナリオにおいて複数の攻撃タイプに対して破滅的な障害を示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.843820624525483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Research in presentation attack detection (PAD) for iris recognition has
largely moved beyond evaluation in "closed-set" scenarios, to emphasize ability
to generalize to presentation attack types not present in the training data.
This paper offers several contributions to understand and extend the
state-of-the-art in open-set iris PAD. First, it describes the most
authoritative evaluation to date of iris PAD. We have curated the largest
publicly-available image dataset for this problem, drawing from 26 benchmarks
previously released by various groups, and adding 150,000 images being released
with the journal version of this paper, to create a set of 450,000 images
representing authentic iris and seven types of presentation attack instrument
(PAI). We formulate a leave-one-PAI-out evaluation protocol, and show that even
the best algorithms in the closed-set evaluations exhibit catastrophic failures
on multiple attack types in the open-set scenario. This includes algorithms
performing well in the most recent LivDet-Iris 2020 competition, which may come
from the fact that the LivDet-Iris protocol emphasizes sequestered images
rather than unseen attack types. Second, we evaluate the accuracy of five
open-source iris presentation attack algorithms available today, one of which
is newly-proposed in this paper, and build an ensemble method that beats the
winner of the LivDet-Iris 2020 by a substantial margin. This paper demonstrates
that closed-set iris PAD, when all PAIs are known during training, is a solved
problem, with multiple algorithms showing very high accuracy, while open-set
iris PAD, when evaluated correctly, is far from being solved. The newly-created
dataset, new open-source algorithms, and evaluation protocol, made publicly
available with the journal version of this paper, provide the experimental
artifacts that researchers can use to measure progress on this important
problem.
- Abstract（参考訳）: iris認識のためのプレゼンテーションアタック検出(pad)の研究は、トレーニングデータに存在しないプレゼンテーションアタックタイプに一般化する能力を強調し、"クローズドセット"シナリオの評価よりも大きく進んでいる。
本稿では,オープンセットアイリスPADにおける最先端の理解と拡張にいくつかの貢献を行う。
まず、Iris PADの現在までの最も信頼性の高い評価について述べる。
本論文のジャーナル版に15万枚の画像を追加し,真正の虹彩と7種類のプレゼンテーション攻撃装置(PAI)を表す45万枚の画像を作成することで,この問題に対して利用可能な最大規模の画像データセットをキュレートした。
クローズドセット評価における最良のアルゴリズムでさえ、オープンセットシナリオにおいて複数の攻撃タイプに対して破滅的な障害を示すことを示す。
この中には、最新のLivDet-Iris 2020コンペティションでうまく機能するアルゴリズムも含まれている。
第2に,本稿で新たに提案されている5つのオープンソースのirisプレゼンテーションアタックアルゴリズムの精度を評価し,livdet-iris 2020の勝者をかなりの差で破るアンサンブル手法を構築した。
本稿では, 閉集合アイリスPADが, 全てのPAIが訓練中に認識されている場合, 精度が極めて高く, オープンセットアイリスPADが正しく評価されている場合, 未解決であることを示す。
本論文のジャーナル版で公開された,新たに作成されたデータセット,新たなオープンソースアルゴリズム,評価プロトコルは,研究者がこの問題の進展を計測するために利用できる実験的な成果物を提供する。
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