論文の概要: MENTOR: Human Perception-Guided Pretraining for Iris Presentation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19545v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 13:50:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-01 20:08:48.348885
• Title: MENTOR: Human Perception-Guided Pretraining for Iris Presentation Detection
• Title（参考訳）: MENTOR:アイリス提示検出のための人間の知覚誘導事前訓練
• Authors: Colton R. Crum, Adam Czajka
• Abstract要約: MENTOR(huMan pErceptioN-guided preTraining fOr iris pResentation attack Detection)を紹介する。 我々はオートエンコーダを訓練し、入力虹彩画像から人間の唾液マップを学習する。 トレーニングされたオートエンコーダは, (a) アイリス提示攻撃検知器のトレーニング済みバックボーンとして, (b) 未知データ上の有意な特徴のアノテータとして, および (b) の2つの異なる方法で利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.596752018167751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Incorporating human salience into the training of CNNs has boosted performance in difficult tasks such as biometric presentation attack detection. However, collecting human annotations is a laborious task, not to mention the questions of how and where (in the model architecture) to efficiently incorporate this information into model's training once annotations are obtained. In this paper, we introduce MENTOR (huMan pErceptioN-guided preTraining fOr iris pResentation attack detection), which addresses both of these issues through two unique rounds of training. First, we train an autoencoder to learn human saliency maps given an input iris image (both real and fake examples). Once this representation is learned, we utilize the trained autoencoder in two different ways: (a) as a pre-trained backbone for an iris presentation attack detector, and (b) as a human-inspired annotator of salient features on unknown data. We show that MENTOR's benefits are threefold: (a) significant boost in iris PAD performance when using the human perception-trained encoder's weights compared to general-purpose weights (e.g. ImageNet-sourced, or random), (b) capability of generating infinite number of human-like saliency maps for unseen iris PAD samples to be used in any human saliency-guided training paradigm, and (c) increase in efficiency of iris PAD model training. Sources codes and weights are offered along with the paper.
• Abstract（参考訳）: CNNのトレーニングに人間のサリエンスを取り入れることで、生体情報提示攻撃検出などの困難なタスクのパフォーマンスが向上した。 しかし、アノテーションの収集は面倒な作業であり、アノテーションが手に入ると、(モデルアーキテクチャにおいて)この情報をモデルのトレーニングに効率的に組み込む方法や方法に関する問題には言及しない。 本稿では、これらの問題を2回の訓練で解決するMENTOR(huMan pErceptioN-guided preTraining fOr iris pResentation attack Detection)を紹介する。 まず、入力虹彩画像(実例と偽例の両方)から人間の唾液マップを学習するためにオートエンコーダを訓練する。 この表現が学習されると、トレーニングされたautoencoderを2つの方法で利用します。 (a)アイリス提示攻撃検知器の事前訓練されたバックボーンとして、及び (b) 未知データ上の有能な特徴の人為的なアノテータである。 MENTORの利点は3つあります。 (a)一般用重量(例えば、画像ネットソース、ランダム)と比較して、人間の知覚訓練エンコーダの重量を使用する場合のアイリスPAD性能の顕著な向上 b) 未確認アイリスPADサンプルに対する無数のヒト様唾液マップを作成する能力、及び、ヒト唾液誘導訓練パラダイムにおける使用方法 (c)虹彩PADモデルトレーニングの効率性の向上。 資料のコードと重みが同紙とともに提供される。

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