論文の概要: Deep Ensemble Learning with Frame Skipping for Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02858v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 07:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 17:50:20.774111
• Title: Deep Ensemble Learning with Frame Skipping for Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: フレームスキップによるフェイスアンチスプーフィングのための深層アンサンブル学習
• Authors: Usman Muhammad, Md Ziaul Hoque, Mourad Oussalah and Jorma Laaksonen
• Abstract要約: 顔提示攻撃 (PA) は生体認証システムに重大な脅威をもたらす。 連続するビデオフレームにおける顔の動きを解析するいくつかのビデオベース手法が文献で紹介されている。 本稿では,顔のアンチスプーフ処理を動作予測問題として言い換え,フレームスキッピング機構を備えた深層アンサンブル学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.543184872682789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face presentation attacks (PA), also known as spoofing attacks, pose a substantial threat to biometric systems that rely on facial recognition systems, such as access control systems, mobile payments, and identity verification systems. To mitigate the spoofing risk, several video-based methods have been presented in the literature that analyze facial motion in successive video frames. However, estimating the motion between adjacent frames is a challenging task and requires high computational cost. In this paper, we rephrase the face anti-spoofing task as a motion prediction problem and introduce a deep ensemble learning model with a frame skipping mechanism. In particular, the proposed frame skipping adopts a uniform sampling approach by dividing the original video into video clips of fixed size. By doing so, every nth frame of the clip is selected to ensure that the temporal patterns can easily be perceived during the training of three different recurrent neural networks (RNNs). Motivated by the performance of individual RNNs, a meta-model is developed to improve the overall detection performance by combining the prediction of individual RNNs. Extensive experiments were performed on four datasets, and state-of-the-art performance is reported on MSU-MFSD (3.12%), Replay-Attack (11.19%), and OULU-NPU (12.23%) databases by using half total error rates (HTERs) in the most challenging cross-dataset testing scenario.
• Abstract（参考訳）: 顔提示攻撃 (PA) は、スプーフィング攻撃(英語版)としても知られ、アクセス制御システム、モバイル支払い、身元確認システムなど、顔認識システムに依存する生体認証システムに重大な脅威をもたらす。 スプーフィングリスクを軽減するために、連続するビデオフレームにおける顔の動きを分析するいくつかのビデオベースの手法が文献で紹介されている。 しかし、隣接するフレーム間の動きを推定することは困難であり、計算コストが高い。 本稿では,顔のスプーフィング防止タスクを動作予測問題として再現し,フレームスキップ機構を備えた深層アンサンブル学習モデルを提案する。 特に,提案したフレームスキップは,オリジナル映像を固定サイズのビデオクリップに分割することで一様サンプリング方式を採用する。 これにより、クリップのすべてのnフレームが選択され、3つの異なるリカレントニューラルネットワーク(RNN)のトレーニング中に、時間パターンが容易に認識できるようにする。 個々のRNNの性能に動機づけられたメタモデルは、個々のRNNの予測を組み合わせることで全体的な検出性能を向上させる。 4つのデータセットで広範な実験が行われ、msu-mfsd(3.12%)、replay-attack(11.19%)、oulu-npu(12.23%)データベースにおいて、最も困難なクロスデータセットテストシナリオで半分のエラーレート(hter)を使用して最新性能が報告された。

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