論文の概要: Flickr-PAD: New Face High-Resolution Presentation Attack Detection Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13015v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 17:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 19:29:06.880491
• Title: Flickr-PAD: New Face High-Resolution Presentation Attack Detection Database
• Title（参考訳）: flickr-pad:新しい顔高分解能プレゼンテーションアタック検出データベース
• Authors: Diego Pasmino, Carlos Aravena, Juan Tapia and Christoph Busch
• Abstract要約: この研究は、オープンアクセスFlickrイメージに基づいた新しいPADデータベース「Flickr-PAD」を提示する。 私たちの新しい手作りデータベースは、高品質な印刷と画面のシナリオを示しています。 これにより、研究者はより広いデータベース上の既存のアルゴリズムと新しいアプローチを比較することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.303961124927284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Nowadays, Presentation Attack Detection is a very active research area. Several databases are constituted in the state-of-the-art using images extracted from videos. One of the main problems identified is that many databases present a low-quality, small image size and do not represent an operational scenario in a real remote biometric system. Currently, these images are captured from smartphones with high-quality and bigger resolutions. In order to increase the diversity of image quality, this work presents a new PAD database based on open-access Flickr images called: "Flickr-PAD". Our new hand-made database shows high-quality printed and screen scenarios. This will help researchers to compare new approaches to existing algorithms on a wider database. This database will be available for other researchers. A leave-one-out protocol was used to train and evaluate three PAD models based on MobileNet-V3 (small and large) and EfficientNet-B0. The best result was reached with MobileNet-V3 large with BPCER10 of 7.08% and BPCER20 of 11.15%.
• Abstract（参考訳）: 現在,プレゼンテーションアタック検出は非常に活発な研究分野である。 映像から抽出した画像を用いて,最先端のデータベースを構成する。 主な問題は、多くのデータベースが低品質で小さな画像サイズであり、実際の遠隔バイオメトリックシステムでは運用シナリオを表現していないことである。 現在、これらの画像は高品質で解像度の高いスマートフォンから撮影されている。 画像品質の多様性を高めるため、この研究は「Flickr-PAD」と呼ばれるオープンアクセスFlickrイメージに基づいた新しいPADデータベースを提供する。 新しい手作りデータベースは、高品質な印刷と画面のシナリオを示しています。 これにより、研究者はより広いデータベース上の既存のアルゴリズムと新しいアプローチを比較することができる。 このデータベースは他の研究者も利用できる。 MobileNet-V3(小さくて大きい)とEfficientNet-B0に基づく3つのPADモデルのトレーニングと評価に、Left-one-outプロトコルが使用された。 最大の成果はMobileNet-V3で、BPCER10は7.08%、BPCER20は11.15%だった。

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