論文の概要: Flow-Attention-based Spatio-Temporal Aggregation Network for 3D Mask Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16569v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 11:54:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 15:01:30.602773
• Title: Flow-Attention-based Spatio-Temporal Aggregation Network for 3D Mask Detection
• Title（参考訳）: フローアテンションに基づく3次元マスク検出のための時空間アグリゲーションネットワーク
• Authors: Yuxin Cao, Yian Li, Yumeng Zhu, Derui Wang, Minhui Xue
• Abstract要約: 本稿では,FASTENと呼ばれる新しい3次元マスク検出フレームワークを提案する。 ネットワークが大きな動きの細部に集中するように調整することで、余分な時間的特徴干渉を排除できる。 FASTENは5フレームの入力しか必要とせず、データ内評価とクロスデータセット評価の両方で8つの競合より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.160085404239446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anti-spoofing detection has become a necessity for face recognition systems due to the security threat posed by spoofing attacks. Despite great success in traditional attacks, most deep-learning-based methods perform poorly in 3D masks, which can highly simulate real faces in appearance and structure, suffering generalizability insufficiency while focusing only on the spatial domain with single frame input. This has been mitigated by the recent introduction of a biomedical technology called rPPG (remote photoplethysmography). However, rPPG-based methods are sensitive to noisy interference and require at least one second (> 25 frames) of observation time, which induces high computational overhead. To address these challenges, we propose a novel 3D mask detection framework, called FASTEN (Flow-Attention-based Spatio-Temporal aggrEgation Network). We tailor the network for focusing more on fine-grained details in large movements, which can eliminate redundant spatio-temporal feature interference and quickly capture splicing traces of 3D masks in fewer frames. Our proposed network contains three key modules: 1) a facial optical flow network to obtain non-RGB inter-frame flow information; 2) flow attention to assign different significance to each frame; 3) spatio-temporal aggregation to aggregate high-level spatial features and temporal transition features. Through extensive experiments, FASTEN only requires five frames of input and outperforms eight competitors for both intra-dataset and cross-dataset evaluations in terms of multiple detection metrics. Moreover, FASTEN has been deployed in real-world mobile devices for practical 3D mask detection.
• Abstract（参考訳）: スプーフィング検出は、スプーフィング攻撃によるセキュリティ上の脅威のために、顔認識システムにとって必須となっている。 従来の攻撃では大きな成功を収めたものの、ほとんどのディープラーニングベースの手法は3dマスクではパフォーマンスが悪く、外観や構造の実際の顔を高度にシミュレートでき、単一のフレーム入力で空間領域のみに焦点を合わせながら、汎用性に欠ける。 これは最近のrppg(remote photoplethysmography)と呼ばれるバイオメディカル技術の導入によって緩和された。 しかし、rPPGに基づく手法はノイズの多い干渉に敏感であり、観測時間の少なくとも1秒 (>25 フレーム) を必要とするため、高い計算オーバーヘッドが生じる。 これらの課題に対処するため,FASTEN(Flow-Atttention-based Spatio-Temporal aggrEgation Network)と呼ばれる新しい3次元マスク検出フレームワークを提案する。 これにより、余分な時空間的特徴干渉を排除し、3Dマスクのスプライシングトレースを少ないフレームで素早く捕捉することができる。 提案するネットワークには3つの重要なモジュールがある。 1) 非rgbフレーム間フロー情報を取得するための顔光フローネットワーク 2) 各フレームに異なる意味を付与する流れの注意 3) 高次空間特徴と時間遷移特徴を集約する時空間アグリゲーション。 広範な実験を通じて、FASTENは入力の5フレームしか必要とせず、複数の検出基準でデータセット内およびデータセット間の評価において8つの競合よりも優れている。 さらに、FASTENは実際の3Dマスク検出のために現実世界のモバイルデバイスにデプロイされている。

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