Fugu-MT 論文翻訳(概要): CLIPC8: Face liveness detection algorithm based on image-text pairs and contrastive learning

論文の概要: CLIPC8: Face liveness detection algorithm based on image-text pairs and contrastive learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17583v1
Date: Wed, 29 Nov 2023 12:21:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-30 21:32:37.937339
Title: CLIPC8: Face liveness detection algorithm based on image-text pairs and contrastive learning
Title（参考訳）: CLIPC8:画像テキストペアとコントラスト学習に基づく顔の生存度検出アルゴリズム
Authors: Xu Liu, Shu Zhou, Yurong Song, Wenzhe Luo, Xin Zhang
Abstract要約: 画像テキストペアとコントラスト学習に基づく顔の生存度検出手法を提案する。提案手法は,特定のシナリオにおいて,特定の生きた攻撃行動を効果的に検出することができる。また、印刷写真攻撃やスクリーンリメイク攻撃などの従来の生きた攻撃方法の検出にも有効である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.90443799528247
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Face recognition technology is widely used in the financial field, and various types of liveness attack behaviors need to be addressed. Existing liveness detection algorithms are trained on specific training datasets and tested on testing datasets, but their performance and robustness in transferring to unseen datasets are relatively poor. To tackle this issue, we propose a face liveness detection method based on image-text pairs and contrastive learning, dividing liveness attack problems in the financial field into eight categories and using text information to describe the images of these eight types of attacks. The text encoder and image encoder are used to extract feature vector representations for the classification description text and face images, respectively. By maximizing the similarity of positive samples and minimizing the similarity of negative samples, the model learns shared representations between images and texts. The proposed method is capable of effectively detecting specific liveness attack behaviors in certain scenarios, such as those occurring in dark environments or involving the tampering of ID card photos. Additionally, it is also effective in detecting traditional liveness attack methods, such as printing photo attacks and screen remake attacks. The zero-shot capabilities of face liveness detection on five public datasets, including NUAA, CASIA-FASD, Replay-Attack, OULU-NPU and MSU-MFSD also reaches the level of commercial algorithms. The detection capability of proposed algorithm was verified on 5 types of testing datasets, and the results show that the method outperformed commercial algorithms, and the detection rates reached 100% on multiple datasets. Demonstrating the effectiveness and robustness of introducing image-text pairs and contrastive learning into liveness detection tasks as proposed in this paper.
Abstract（参考訳）: 金融分野では顔認識技術が広く使われており、様々な種類の生き生きとした攻撃行動に対処する必要がある。既存のライブネス検出アルゴリズムは、特定のトレーニングデータセットでトレーニングされ、テストデータセットでテストされますが、それらのパフォーマンスと未認識データセットへの転送の堅牢性は比較的貧弱です。そこで本研究では,画像-テキストペアとコントラスト学習に基づく顔のライブネス検出手法を提案し,金融分野におけるライブネス攻撃問題を8つのカテゴリに分け,これら8種類の攻撃の画像をテキスト情報を用いて表現する。テキストエンコーダと画像エンコーダを用いて、分類記述テキストと顔画像の特徴ベクトル表現をそれぞれ抽出する。正のサンプルの類似性を最大化し、負のサンプルの類似性を最小化することにより、画像とテキストの共有表現を学習する。提案手法は,暗黒環境やidカード写真の改ざんを伴うような特定のシナリオにおいて,特定のライブネス攻撃行動を効果的に検出することができる。また、印刷写真攻撃やスクリーンリメイク攻撃などの従来の生きた攻撃方法の検出にも有効である。 nuaa、casia-fasd、replay-attack、oulu-npu、msu-mfsdの5つのパブリックデータセットのゼロショット検出機能も商用アルゴリズムのレベルに達している。提案アルゴリズムの検出能力は5種類のテストデータセットで検証され,提案手法は商用アルゴリズムよりも優れており,検出率は複数のデータセットで100%に達した。本稿では,画像テキストペアの導入の有効性とロバストさを実証し,生活度検出タスクにコントラスト学習を導入することを提案する。

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