論文の概要: Face Presentation Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03680v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 14:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 16:23:11.267198
• Title: Face Presentation Attack Detection
• Title（参考訳）: 顔提示攻撃検出
• Authors: Zitong Yu, Chenxu Zhao, Zhen Lei
• Abstract要約: 顔認識技術は、チェックインやモバイル支払いといった日々の対話的アプリケーションで広く利用されている。 しかしながら、プレゼンテーションアタック(PA)に対する脆弱性は、超セキュアなアプリケーションシナリオにおける信頼性の高い使用を制限する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.05779913403134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition technology has been widely used in daily interactive applications such as checking-in and mobile payment due to its convenience and high accuracy. However, its vulnerability to presentation attacks (PAs) limits its reliable use in ultra-secure applicational scenarios. A presentation attack is first defined in ISO standard as: a presentation to the biometric data capture subsystem with the goal of interfering with the operation of the biometric system. Specifically, PAs range from simple 2D print, replay and more sophisticated 3D masks and partial masks. To defend the face recognition systems against PAs, both academia and industry have paid extensive attention to developing face presentation attack detection (PAD) technology (or namely `face anti-spoofing (FAS)').
• Abstract（参考訳）: 顔認識技術は、その利便性と精度の高さから、チェックインやモバイル支払いといった日々のインタラクティブなアプリケーションで広く使われている。 しかしながら、プレゼンテーションアタック(PA)に対する脆弱性は、超セキュアなアプリケーションシナリオにおける信頼性の高い使用を制限する。 プレゼンテーションアタックはISO標準で次のように定義されている。 バイオメトリックデータキャプチャサブシステムへのプレゼンテーションは、バイオメトリックシステムの動作に干渉することを目的としている。 特にPAは、単純な2Dプリント、リプレイ、より洗練された3Dマスク、部分マスクなど多岐にわたる。 PAに対する顔認識システムを保護するため、学術界と産業界は、PAD(face presentation attack detection)技術(または「face anti-spoofing(FAS)」)の開発に多大な注意を払ってきた。

関連論文リスト

• Principles of Designing Robust Remote Face Anti-Spoofing Systems [60.05766968805833]
  本稿では,デジタル攻撃に対する最先端の対面防止手法の脆弱性に光を当てる。 反偽造システムに遭遇する一般的な脅威を包括的に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T02:05:35Z)
• VoxAtnNet: A 3D Point Clouds Convolutional Neural Network for Generalizable Face Presentation Attack Detection [2.6118211807973157]
  顔バイオメトリックシステムはプレゼンテーションアタック(PA)に対して脆弱である 本稿では,スマートフォンの前面カメラを用いて捉えた3次元点雲に基づくプレゼンテーション攻撃検出(PAD)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T07:30:36Z)
• Exploring Decision-based Black-box Attacks on Face Forgery Detection [53.181920529225906]
  顔の偽造生成技術は鮮明な顔を生み出し、セキュリティとプライバシーに対する世間の懸念を高めている。 顔偽造検出は偽の顔の識別に成功しているが、最近の研究では顔偽造検出は敵の例に対して非常に脆弱であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T14:49:54Z)
• Towards Effective Adversarial Textured 3D Meshes on Physical Face Recognition [42.60954035488262]
  本研究の目的は、商業システムに対する対角的堅牢性の評価をエンドツーエンドで行うことのできる、より信頼性の高い技術を開発することである。 我々は、人間の顔に精巧なトポロジーを持つ、敵のテクスチャ化された3Dメッシュ(AT3D)を設計し、攻撃者の顔に3Dプリントして貼り付けることで、防御を回避する。 メッシュベースの空間から逸脱するために,3次元形態モデルに基づく低次元係数空間の摂動を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T08:42:54Z)
• A Novel Active Solution for Two-Dimensional Face Presentation Attack Detection [0.0]
  本研究では,プレゼンテーション攻撃検出に関わる課題と解決策について,現状を考察する。 プレゼンテーションアタックは、写真、ビデオ、マスク、化粧など、生きていない顔をカメラに提示する試みである。 本稿では,既存の文献の弱点を克服する効果的な能動的提示攻撃検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T00:30:09Z)
• Introduction to Presentation Attack Detection in Face Biometrics and Recent Advances [21.674697346594158]
  次のページでは、顔認識システムが直面する可能性のある、異なるプレゼンテーションアタックを示す。 顔認識の現状と,その展開レベル,課題について紹介する。 我々は,より単純なものからより複雑なものまで,さまざまな種類のプレゼンテーションアタック手法について検討し,その効果を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T11:19:22Z)
• Contrastive Context-Aware Learning for 3D High-Fidelity Mask Face Presentation Attack Detection [103.7264459186552]
  顔認識システムには、顔提示攻撃検出(PAD)が不可欠である。 ほとんどの既存の3DマスクPADベンチマークにはいくつかの欠点があります。 現実世界のアプリケーションとのギャップを埋めるために、大規模なハイファイアリティマスクデータセットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T12:48:38Z)
• MixNet for Generalized Face Presentation Attack Detection [63.35297510471997]
  我々は、プレゼンテーションアタックを検出するための、TextitMixNetと呼ばれるディープラーニングベースのネットワークを提案している。 提案アルゴリズムは最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを利用して,各攻撃カテゴリの特徴マッピングを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T23:01:13Z)
• A Survey on Unknown Presentation Attack Detection for Fingerprint [4.424609902825527]
  バイオメトリックス研究者は、プレゼンテーションアタック(PA)対策として、プレゼンテーションアタック検出(PAD)法を開発した。 PADは通常、特定のデータセットに対する既知の攻撃のために機械学習分類器をトレーニングすることで行われ、高い精度を達成する。 本稿では,指紋認証システムにおける既存のPADアルゴリズムについて,特に未知のPAD検出の観点から総合的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-17T18:46:23Z)
• Face Anti-Spoofing by Learning Polarization Cues in a Real-World Scenario [50.36920272392624]
  顔の偽造は生体認証アプリケーションにおけるセキュリティ侵害を防ぐ鍵となる。 RGBと赤外線画像を用いたディープラーニング手法は,新たな攻撃に対する大量のトレーニングデータを必要とする。 本研究では,実顔の偏光画像の物理的特徴を自動的に学習することにより,現実のシナリオにおける顔のアンチ・スプーフィング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T03:04:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。