論文の概要: Sound-Print: Generalised Face Presentation Attack Detection using Deep
Representation of Sound Echoes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13704v1
- Date: Sun, 24 Sep 2023 17:32:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 18:03:38.338627
- Title: Sound-Print: Generalised Face Presentation Attack Detection using Deep
Representation of Sound Echoes
- Title（参考訳）: 音声エコーの深部表現を用いた顔提示アタック検出の一般化
- Authors: Raghavendra Ramachandra, Jag Mohan Singh, Sushma Venkatesh
- Abstract要約: 送信信号の反射プロファイルに基づいてPAを検出するスマートフォンに,音響エコーによる顔提示検出(PAD)を提案する。
ヒトの皮膚と人工物の反射特性が異なるため, ホウ素およびPAの反射プロファイルは異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4062121615342553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facial biometrics are widely deployed in smartphone-based applications
because of their usability and increased verification accuracy in unconstrained
scenarios. The evolving applications of smartphone-based facial recognition
have also increased Presentation Attacks (PAs), where an attacker can present a
Presentation Attack Instrument (PAI) to maliciously gain access to the
application. Because the materials used to generate PAI are not deterministic,
the detection of unknown presentation attacks is challenging. In this paper, we
present an acoustic echo-based face Presentation Attack Detection (PAD) on a
smartphone in which the PAs are detected based on the reflection profiles of
the transmitted signal. We propose a novel transmission signal based on the
wide pulse that allows us to model the background noise before transmitting the
signal and increase the Signal-to-Noise Ratio (SNR). The received signal
reflections were processed to remove background noise and accurately represent
reflection characteristics. The reflection profiles of the bona fide and PAs
are different owing to the different reflection characteristics of the human
skin and artefact materials. Extensive experiments are presented using the
newly collected Acoustic Sound Echo Dataset (ASED) with 4807 samples captured
from bona fide and four different types of PAIs, including print (two types),
display, and silicone face-mask attacks. The obtained results indicate the
robustness of the proposed method for detecting unknown face presentation
attacks.
- Abstract（参考訳）: 顔のバイオメトリックスは、ユーザビリティと制約のないシナリオでの検証精度の向上のために、スマートフォンベースのアプリケーションで広く展開されている。
スマートフォンベースの顔認識の進化する応用はプレゼンテーションアタック(PA)も増加しており、攻撃者は悪意あるアプリケーションへのアクセスを得るためにプレゼンテーションアタックインスツルメンツ(PAI)を提示することができる。
PAIを生成する材料は決定論的ではないため、未知の提示攻撃を検出することは困難である。
本稿では,送信信号の反射プロファイルに基づいてpasを検出するスマートフォン上で,音響エコーによる顔提示攻撃検出(pad)を行う。
本稿では,信号の送信前に背景雑音をモデル化し,SNR(Signal-to-Noise Ratio)を増大させる,広パルスに基づく新しい伝送信号を提案する。
受信信号の反射を処理して背景ノイズを除去し、反射特性を正確に表現した。
ヒトの皮膚と人工物の反射特性が異なるため, ホウ素およびPAの反射プロファイルは異なる。
新たに収集された音響音響エコーデータセット(ased)と4807のサンプル、印刷(2種類)、ディスプレイ、シリコーンマスク攻撃を含む4種類のpaisを用いて広範な実験を行った。
その結果,未知の顔提示攻撃を検出する手法の頑健性が示唆された。
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