論文の概要: Robust face anti-spoofing framework with Convolutional Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12459v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 00:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:01:46.522055
• Title: Robust face anti-spoofing framework with Convolutional Vision Transformer
• Title（参考訳）: Convolutional Vision Transformer を用いたRobust Face Anti-Spoofing フレームワーク
• Authors: Yunseung Lee, Youngjun Kwak, Jinho Shin
• Abstract要約: 本研究では、様々な未確認領域データに対して堅牢な性能を実現する畳み込み型視覚変換器に基づくフレームワークを提案する。 また、ドメイン一般化のための他の9つのベンチマークモデルよりも、クロスデータセット設定のサブプロトコールにおける最も高い平均ランクを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7596501992526474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Owing to the advances in image processing technology and large-scale datasets, companies have implemented facial authentication processes, thereby stimulating increased focus on face anti-spoofing (FAS) against realistic presentation attacks. Recently, various attempts have been made to improve face recognition performance using both global and local learning on face images; however, to the best of our knowledge, this is the first study to investigate whether the robustness of FAS against domain shifts is improved by considering global information and local cues in face images captured using self-attention and convolutional layers. This study proposes a convolutional vision transformer-based framework that achieves robust performance for various unseen domain data. Our model resulted in 7.3%$p$ and 12.9%$p$ increases in FAS performance compared to models using only a convolutional neural network or vision transformer, respectively. It also shows the highest average rank in sub-protocols of cross-dataset setting over the other nine benchmark models for domain generalization.
• Abstract（参考訳）: 画像処理技術や大規模データセットの進歩により、企業は顔認証プロセスを導入し、現実的なプレゼンテーション攻撃に対する顔の反偽造(FAS)への注目が高まりつつある。 近年,顔画像のグローバルな学習と局所的な学習の両方による顔認識性能の向上が試みられているが,本研究では,自己注意層と畳み込み層を用いて捉えた顔画像のグローバル情報と局所的手がかりを考慮し,FASのドメインシフトに対する堅牢性が向上するかどうかを考察する最初の試みである。 本研究では,様々な領域データに対してロバストな性能を実現する畳み込み型視覚トランスフォーマーフレームワークを提案する。 その結果、畳み込みニューラルネットワークや視覚変換器のみを用いたモデルと比較して、FAS性能は7.3%$p$と12.9%$p$上昇した。 また、ドメイン一般化のための他の9つのベンチマークモデルよりも、クロスデータセット設定のサブプロトコールにおける最も高い平均ランクを示す。

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