論文の概要: A Universal Anti-Spoofing Approach for Contactless Fingerprint Biometric Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15044v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 15:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 19:07:35.592474
• Title: A Universal Anti-Spoofing Approach for Contactless Fingerprint Biometric Systems
• Title（参考訳）: 無接触指紋生体計測システムに対するユニバーサルアンチスプーフィング手法
• Authors: Banafsheh Adami, Sara Tehranipoor, Nasser Nasrabadi, and Nima Karimian
• Abstract要約: 接触のない指紋に対する普遍的な提示攻撃検出法を提案する。 ライブフィンガー写真からStyleGANを用いて合成非接触指紋を生成し,それらを統合して半教師付きResNet-18モデルを訓練した。 両損失関数のバランスをとるために,Arcface と Center の損失を組み合わせた新しい結合損失関数を導入した。
• 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: With the increasing integration of smartphones into our daily lives, fingerphotos are becoming a potential contactless authentication method. While it offers convenience, it is also more vulnerable to spoofing using various presentation attack instruments (PAI). The contactless fingerprint is an emerging biometric authentication but has not yet been heavily investigated for anti-spoofing. While existing anti-spoofing approaches demonstrated fair results, they have encountered challenges in terms of universality and scalability to detect any unseen/unknown spoofed samples. To address this issue, we propose a universal presentation attack detection method for contactless fingerprints, despite having limited knowledge of presentation attack samples. We generated synthetic contactless fingerprints using StyleGAN from live finger photos and integrating them to train a semi-supervised ResNet-18 model. A novel joint loss function, combining the Arcface and Center loss, is introduced with a regularization to balance between the two loss functions and minimize the variations within the live samples while enhancing the inter-class variations between the deepfake and live samples. We also conducted a comprehensive comparison of different regularizations' impact on the joint loss function for presentation attack detection (PAD) and explored the performance of a modified ResNet-18 architecture with different activation functions (i.e., leaky ReLU and RelU) in conjunction with Arcface and center loss. Finally, we evaluate the performance of the model using unseen types of spoof attacks and live data. Our proposed method achieves a Bona Fide Classification Error Rate (BPCER) of 0.12\%, an Attack Presentation Classification Error Rate (APCER) of 0.63\%, and an Average Classification Error Rate (ACER) of 0.37\%.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンの日常生活への統合が進む中、指紋認証は非接触認証の手段になりつつある。 利便性を提供するが、様々なプレゼンテーションアタック機器(PAI)を使用するスプーフィングにも脆弱である。 接触非接触指紋は生体認証として注目されるが、まだ偽造防止の分野では十分に研究されていない。 既存のアンチスプーフィングアプローチは、公正な結果を示したが、見当たらない/知られていないスプーフィングサンプルを検出するための普遍性とスケーラビリティの面での課題に遭遇した。 この問題に対処するために,プレゼンテーションアタックサンプルの知識に乏しいにもかかわらず,非接触指紋に対する普遍的なプレゼンテーションアタック検出手法を提案する。 ライブフィンガー写真からStyleGANを用いて合成非接触指紋を生成し,それらを統合して半教師付きResNet-18モデルを訓練した。 アークフェイスとセンターの損失を組み合わせた新しい共同損失関数を導入し、2つの損失関数のバランスを保ち、ライブサンプル内の変動を最小限に抑えるとともに、ディープフェイクとライブサンプルのクラス間変動を増強する。 また,プレゼンテーションアタック検出(PAD)における共同損失関数に対する各種正規化の影響を包括的に比較し,Arcfaceとセンターロスと合わせて,異なるアクティベーション関数(リークReLU,RelU)を用いたResNet-18アーキテクチャの性能について検討した。 最後に,未知のスプーフ攻撃とライブデータを用いたモデルの性能評価を行った。 提案手法は,ボナfide分類誤差率 (bpcer) を0.12\%,攻撃提示分類誤差率 (apcer) を0.63\%,平均分類誤差率 (acer) を0.37\%とした。

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