論文の概要: Improving Presentation Attack Detection for ID Cards on Remote Verification Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09542v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 16:59:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 12:57:58.973715
• Title: Improving Presentation Attack Detection for ID Cards on Remote Verification Systems
• Title（参考訳）: 遠隔検証システムにおけるIDカードの提示攻撃検出の改善
• Authors: Sebastian Gonzalez, Juan Tapia
• Abstract要約: 本稿では,IDカードの遠隔生体認証システムのための2段階のエンドツーエンド提示検出手法を提案する。 提案は、実例190,000のチリのIDカードイメージからなるデータベースを使用して、第三者企業の支援により開発された。 本手法は2つの畳み込みニューラルネットワークを個別にトレーニングし,それぞれ1.69%,2.36%のIDカード攻撃でBPCERtextsubscript100スコアに達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, an updated two-stage, end-to-end Presentation Attack Detection method for remote biometric verification systems of ID cards, based on MobileNetV2, is presented. Several presentation attack species such as printed, display, composite (based on cropped and spliced areas), plastic (PVC), and synthetic ID card images using different capture sources are used. This proposal was developed using a database consisting of 190.000 real case Chilean ID card images with the support of a third-party company. Also, a new framework called PyPAD, used to estimate multi-class metrics compliant with the ISO/IEC 30107-3 standard was developed, and will be made available for research purposes. Our method is trained on two convolutional neural networks separately, reaching BPCER\textsubscript{100} scores on ID cards attacks of 1.69\% and 2.36\% respectively. The two-stage method using both models together can reach a BPCER\textsubscript{100} score of 0.92\%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,mobilenetv2に基づくidカードの遠隔生体認証システムに対する2段階のエンドツーエンドプレゼンテーションアタック検出法を提案する。 印刷物、表示物、複合物(収穫・散布地に基づく)、プラスチック(PVC)、および異なる捕獲源を用いた合成IDカード画像などの表示攻撃種を用いる。 この提案は、サードパーティ企業の支援を受けた190.000実ケースチリのidカードイメージからなるデータベースを用いて開発された。 また、ISO/IEC 30107-3規格に準拠したマルチクラスメトリクスを推定するために使用されるPyPADと呼ばれる新しいフレームワークが開発され、研究目的で利用可能になる予定である。 本手法は2つの畳み込みニューラルネットワークで個別に学習し,それぞれ1.69\%と2.36\%のIDカード攻撃でBPCER\textsubscript{100}スコアに達した。 両方のモデルを用いた2段階の手法は bpcer\textsubscript{100} スコア 0.92\% に達する。

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