論文の概要: Internal Structure Attention Network for Fingerprint Presentation Attack Detection from Optical Coherence Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11034v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 11:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 15:44:43.635282
• Title: Internal Structure Attention Network for Fingerprint Presentation Attack Detection from Optical Coherence Tomography
• Title（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィによる指紋提示アタック検出のための内部構造注意ネットワーク
• Authors: Haohao Sun, Yilong Zhang, Peng Chen, Haixia Wang, Ronghua Liang
• Abstract要約: 本稿では,ネットワークトレーニングの指導に事前知識を適用した,教師付き学習に基づく新しいPAD手法ISAPADを提案する。 提案したデュアルブランチアーキテクチャは,OCT画像からグローバルな特徴を学習するだけでなく,階層構造にも注目する。 単純で効果的なISAMにより、提案ネットワークは、ノイズの多いOCTボリュームデータから、ボナフィドに属する層状セグメンテーション特徴を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.241363249424351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a non-invasive optical imaging technique, optical coherence tomography (OCT) has proven promising for automatic fingerprint recognition system (AFRS) applications. Diverse approaches have been proposed for OCT-based fingerprint presentation attack detection (PAD). However, considering the complexity and variety of PA samples, it is extremely challenging to increase the generalization ability with the limited PA dataset. To solve the challenge, this paper presents a novel supervised learning-based PAD method, denoted as ISAPAD, which applies prior knowledge to guide network training and enhance the generalization ability. The proposed dual-branch architecture can not only learns global features from the OCT image, but also concentrate on layered structure feature which comes from the internal structure attention module (ISAM). The simple yet effective ISAM enables the proposed network to obtain layered segmentation features belonging only to Bonafide from noisy OCT volume data directly. Combined with effective training strategies and PAD score generation rules, ISAPAD obtains optimal PAD performance in limited training data. Domain generalization experiments and visualization analysis validate the effectiveness of the proposed method for OCT PAD.
• Abstract（参考訳）: 非侵襲的な光学イメージング技術として、光学コヒーレンス断層撮影(OCT)は自動指紋認識システム(AFRS)の応用に有望であることが証明されている。 OCTを用いた指紋提示攻撃検出(PAD)には,様々なアプローチが提案されている。 しかし, PAサンプルの複雑さと多様性を考慮すると, PAデータセットを限定して一般化能力を高めることは極めて困難である。 そこで本研究では,ネットワークトレーニングの指導と一般化能力の向上に事前知識を適用した,教師付き学習に基づく新しいPAD手法ISAPADを提案する。 提案するデュアルブランチアーキテクチャは,OCT画像からグローバルな特徴を学習するだけでなく,内部構造注意モジュール(ISAM)から得られる階層構造機能にも注目する。 単純かつ効果的なisamにより,提案するネットワークはノイズの多いoctボリュームデータから,ボナフィドのみに属する層状セグメンテーション特徴を直接得ることができる。 効果的なトレーニング戦略とPADスコア生成規則を組み合わせることで、ISAPADは限られたトレーニングデータにおいて最適なPAD性能を得ることができる。 領域一般化実験と可視化解析により提案手法の有効性が検証された。

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