Fugu-MT 論文翻訳(概要): MoSFPAD: An end-to-end Ensemble of MobileNet and Support Vector Classifier for Fingerprint Presentation Attack Detection

論文の概要: MoSFPAD: An end-to-end Ensemble of MobileNet and Support Vector Classifier for Fingerprint Presentation Attack Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01465v1
Date: Thu, 2 Mar 2023 18:27:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-03 13:08:43.439140
Title: MoSFPAD: An end-to-end Ensemble of MobileNet and Support Vector Classifier for Fingerprint Presentation Attack Detection
Title（参考訳）: MoSFPAD: 指紋提示攻撃検出のためのMobileNetとサポートベクトル分類器のエンドツーエンドアンサンブル
Authors: Anuj Rai, Somnath Dey, Pradeep Patidar, Prakhar Rai
Abstract要約: 本稿では,指紋攻撃を検知する新しいエンドツーエンドモデルを提案する。提案モデルでは,MobileNetを特徴抽出器として,Support Vectorを分類器として組み込んだ。提案モデルの性能を最先端の手法と比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.733700237741334
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic fingerprint recognition systems are the most extensively used systems for person authentication although they are vulnerable to Presentation attacks. Artificial artifacts created with the help of various materials are used to deceive these systems causing a threat to the security of fingerprint-based applications. This paper proposes a novel end-to-end model to detect fingerprint Presentation attacks. The proposed model incorporates MobileNet as a feature extractor and a Support Vector Classifier as a classifier to detect presentation attacks in cross-material and cross-sensor paradigms. The feature extractor's parameters are learned with the loss generated by the support vector classifier. The proposed model eliminates the need for intermediary data preparation procedures, unlike other static hybrid architectures. The performance of the proposed model has been validated on benchmark LivDet 2011, 2013, 2015, 2017, and 2019 databases, and overall accuracy of 98.64%, 99.50%, 97.23%, 95.06%, and 95.20% is achieved on these databases, respectively. The performance of the proposed model is compared with state-of-the-art methods and the proposed method outperforms in cross-material and cross-sensor paradigms in terms of average classification error.
Abstract（参考訳）: 自動指紋認識システムは、プレゼンテーション攻撃に弱いが、個人認証において最も広く使われているシステムである。様々な素材の助けを借りて作られた人工アーティファクトは、これらのシステムを欺き、指紋ベースのアプリケーションのセキュリティを脅かしている。本稿では,指紋提示攻撃を検出する新しいエンドツーエンドモデルを提案する。提案モデルでは,MobileNetを特徴抽出器として,Support Vector Classifierを分類器として組み込んで,クロスマテリアルおよびクロスセンサーのパラダイムにおける提示攻撃を検出する。特徴抽出器のパラメータは、サポートベクトル分類器によって生成された損失から学習される。提案モデルでは,他の静的ハイブリッドアーキテクチャとは異なり,中間データ作成手順の必要性を排除している。提案モデルの性能は、ベンチマークlivdet 2011、2013、2015、2017、2019のデータベースで検証され、これらのデータベースでそれぞれ98.64%、99.50%、97.23%、95.06%、95.20%の全体的な精度が達成されている。提案モデルの性能は最先端の手法と比較し,提案手法は平均分類誤差の観点から,クロスマテリアルおよびクロスセンサーのパラダイムにおいて優れる。

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