論文の概要: Mask Attack Detection Using Vascular-weighted Motion-robust rPPG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15940v1
• Date: Thu, 25 May 2023 11:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:37:03.807256
• Title: Mask Attack Detection Using Vascular-weighted Motion-robust rPPG Signals
• Title（参考訳）: 血管柄付きモーションロバストrPPG信号を用いたマスク検出
• Authors: Chenglin Yao, Jianfeng Ren, Ruibin Bai, Heshan Du, Jiang Liu, Xudong Jiang
• Abstract要約: R-based face anti-spoofing method は、しばしばビデオシーケンスの不安定な顔アライメントによる性能劣化に悩まされる。 SIFTキーポイントと顔ランドマークの両方を用いて, 顔の鮮明かつ正確に画素レベルで整列するランドマークアンコール顔縫合法を提案する。 Gated Recurrent Unit (GRU) を備えた軽量なEfficientNetは、分類のための空間的特徴と時間的特徴の両方を抽出するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.884783786547782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Detecting 3D mask attacks to a face recognition system is challenging. Although genuine faces and 3D face masks show significantly different remote photoplethysmography (rPPG) signals, rPPG-based face anti-spoofing methods often suffer from performance degradation due to unstable face alignment in the video sequence and weak rPPG signals. To enhance the rPPG signal in a motion-robust way, a landmark-anchored face stitching method is proposed to align the faces robustly and precisely at the pixel-wise level by using both SIFT keypoints and facial landmarks. To better encode the rPPG signal, a weighted spatial-temporal representation is proposed, which emphasizes the face regions with rich blood vessels. In addition, characteristics of rPPG signals in different color spaces are jointly utilized. To improve the generalization capability, a lightweight EfficientNet with a Gated Recurrent Unit (GRU) is designed to extract both spatial and temporal features from the rPPG spatial-temporal representation for classification. The proposed method is compared with the state-of-the-art methods on five benchmark datasets under both intra-dataset and cross-dataset evaluations. The proposed method shows a significant and consistent improvement in performance over other state-of-the-art rPPG-based methods for face spoofing detection.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムへの3Dマスク攻撃の検出は困難である。 実際の顔と3Dフェイスマスクは、リモート光胸腺造影(rPPG)信号とは大きく異なるが、rPPGベースの顔反偽造法は、ビデオシーケンスの不安定な顔アライメントとrPPG信号の弱さにより、しばしば性能劣化を生じている。 モーションロバストな方法でrPPG信号を強化するために,SIFTキーポイントと顔ランドマークの両方を用いて,顔の鮮明かつ正確に画素レベルで整列するランドマークアンコール顔縫合法を提案する。 rPPGシグナルをよりよく符号化するために、豊かな血管を持つ顔領域を強調する重み付き時空間表現を提案する。 また、異なる色空間におけるrPPG信号の特性を共同利用した。 一般化能力を向上させるために, Gated Recurrent Unit (GRU) を用いた軽量のEfficientNet を用いて, rPPG の時空間表現から空間的特徴と時間的特徴の両方を抽出する。 提案手法は,5つのベンチマークデータセットの最先端手法と比較し,データ内およびクロスデータセットの評価を行った。 提案手法は, 顔スプーフィング検出のための最先端rppg法に比べて, 有意かつ一貫した性能改善を示す。

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