Fugu-MT 論文翻訳(概要): DyFFPAD: Dynamic Fusion of Convolutional and Handcrafted Features for Fingerprint Presentation Attack Detection

論文の概要: DyFFPAD: Dynamic Fusion of Convolutional and Handcrafted Features for Fingerprint Presentation Attack Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10015v1
Date: Sat, 19 Aug 2023 13:46:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-22 18:31:30.270113
Title: DyFFPAD: Dynamic Fusion of Convolutional and Handcrafted Features for Fingerprint Presentation Attack Detection
Title（参考訳）: dyffpad: 指紋提示攻撃検出のための畳み込み特徴と手作り特徴の動的融合
Authors: Anuj Rai, Parsheel Kumar Tiwari, Jyotishna Baishya, Ram Prakash Sharma, Somnath Dey
Abstract要約: ユーザの偽の指紋を被写体の意図の有無で作成することにより、提示攻撃を行うことができる。本稿では,既知および未知の物質プロトコルにおける提示攻撃を検出するための,深層学習と手工芸の特徴の動的アンサンブルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic fingerprint recognition systems suffer from the threat of presentation attacks due to their wide range of applications in areas including national borders and commercial applications. Presentation attacks can be performed by fabricating the fake fingerprint of a user with or without the intention of the subject. This paper presents a dynamic ensemble of deep learning and handcrafted features to detect presentation attacks in known-material and unknown-material protocols. The proposed model is a dynamic ensemble of deep CNN and handcrafted features empowered deep neural networks both of which learn their parameters together. The proposed presentation attack detection model, in this way, utilizes the capabilities of both classification techniques and exhibits better performance than their individual results. The proposed model's performance is validated using benchmark LivDet 2015, 2017, and 2019 databases, with an overall accuracy of 96.10\%, 96.49\%, and 95.99\% attained on them, respectively. The proposed model outperforms state-of-the-art methods in benchmark protocols of presentation attack detection in terms of classification accuracy.
Abstract（参考訳）: 自動指紋認識システムは、国境や商業的用途を含む幅広い分野に適用されているため、プレゼンテーション攻撃の脅威に悩まされている。ユーザの偽の指紋を被写体の意図の有無で作成することにより、提示攻撃を行うことができる。本稿では,既知および未知の物質プロトコルにおける提示攻撃を検出するための,深層学習と手工芸の特徴の動的アンサンブルを提案する。提案されたモデルは、深層cnnと手作りのニューラルネットワークの動的アンサンブルであり、どちらもパラメータを一緒に学習する。提案した提示攻撃検出モデルは,両者の分類手法の能力を活用し,個々の結果よりも優れた性能を示す。提案されたモデルの性能は、ベンチマークLivDet 2015、2017、および2019データベースを使用して検証され、全体的な精度は96.10\%、96.49\%、95.99\%である。提案モデルは,プレゼンテーションアタック検出のベンチマークプロトコルにおいて,分類精度の点で最先端手法よりも優れている。

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