論文の概要: Enhancing Mobile Privacy and Security: A Face Skin Patch-Based Anti-Spoofing Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04798v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 08:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 14:33:42.948773
• Title: Enhancing Mobile Privacy and Security: A Face Skin Patch-Based Anti-Spoofing Approach
• Title（参考訳）: モバイルプライバシとセキュリティの強化 - Face Skin Patchベースのアンチスプーフィングアプローチ
• Authors: Qiushi Guo
• Abstract要約: 顔認識システム(FAS)は,顔認識システムのセキュリティを高めるために重要なコンポーネントである。 従来のFASは、スプーフィングトレースを検出するために、識別情報を含む画像を使用していたが、これらの画像の送信と保存中にプライバシー漏洩のリスクがある。 そこで本研究では,純粋な顔皮膚パッチ画像を入力として利用した顔皮膚パッチに基づく顔用アンチスプーフィングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Facial Recognition System(FRS) is widely applied in areas such as access control and mobile payments due to its convenience and high accuracy. The security of facial recognition is also highly regarded. The Face anti-spoofing system(FAS) for face recognition is an important component used to enhance the security of face recognition systems. Traditional FAS used images containing identity information to detect spoofing traces, however there is a risk of privacy leakage during the transmission and storage of these images. Besides, the encryption and decryption of these privacy-sensitive data takes too long compared to inference time by FAS model. To address the above issues, we propose a face anti-spoofing algorithm based on facial skin patches leveraging pure facial skin patch images as input, which contain no privacy information, no encryption or decryption is needed for these images. We conduct experiments on several public datasets, the results prove that our algorithm has demonstrated superiority in both accuracy and speed.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システム(FRS)はその利便性と高精度さからアクセス制御やモバイル決済などの分野で広く利用されている。 顔認識の安全性も高く評価されている。 顔認識のためのフェイスアンチスプーフィングシステム(fas)は、顔認識システムのセキュリティを強化するために使用される重要なコンポーネントである。 従来のfasは、識別情報を含む画像を使用してスプーフィングトレースを検出するが、これらの画像の送信と保存の間にプライバシーリークのリスクがある。 さらに、これらのプライバシーに敏感なデータの暗号化と復号化は、fasモデルによる推論よりも時間がかかり過ぎます。 そこで本研究では,顔の皮膚パッチ画像の入力として,プライバシ情報や暗号化や復号化を必要とせず,顔の皮膚パッチに基づく顔のスプーフィング防止アルゴリズムを提案する。 我々は,いくつかの公開データセットで実験を行い,本アルゴリズムが精度と速度の両方において優れていることを証明した。

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