論文の概要: VoxAtnNet: A 3D Point Clouds Convolutional Neural Network for Generalizable Face Presentation Attack Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12680v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 07:30:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 15:55:43.271394
- Title: VoxAtnNet: A 3D Point Clouds Convolutional Neural Network for Generalizable Face Presentation Attack Detection
- Title（参考訳）: VoxAtnNet: 汎用顔提示検出のための3Dポイント雲畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Raghavendra Ramachandra, Narayan Vetrekar, Sushma Venkatesh, Savita Nageshker, Jag Mohan Singh, R. S. Gad,
- Abstract要約: 顔バイオメトリックシステムはプレゼンテーションアタック(PA)に対して脆弱である
本稿では,スマートフォンの前面カメラを用いて捉えた3次元点雲に基づくプレゼンテーション攻撃検出(PAD)アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6118211807973157
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Facial biometrics are an essential components of smartphones to ensure reliable and trustworthy authentication. However, face biometric systems are vulnerable to Presentation Attacks (PAs), and the availability of more sophisticated presentation attack instruments such as 3D silicone face masks will allow attackers to deceive face recognition systems easily. In this work, we propose a novel Presentation Attack Detection (PAD) algorithm based on 3D point clouds captured using the frontal camera of a smartphone to detect presentation attacks. The proposed PAD algorithm, VoxAtnNet, processes 3D point clouds to obtain voxelization to preserve the spatial structure. Then, the voxelized 3D samples were trained using the novel convolutional attention network to detect PAs on the smartphone. Extensive experiments were carried out on the newly constructed 3D face point cloud dataset comprising bona fide and two different 3D PAIs (3D silicone face mask and wrap photo mask), resulting in 3480 samples. The performance of the proposed method was compared with existing methods to benchmark the detection performance using three different evaluation protocols. The experimental results demonstrate the improved performance of the proposed method in detecting both known and unknown face presentation attacks.
- Abstract（参考訳）: 顔認証はスマートフォンの信頼性と信頼性を確保するための重要な要素である。
しかし、顔バイオメトリックシステムはプレゼンテーションアタック(PA)に対して脆弱であり、3Dシリコンフェイスマスクのようなより洗練されたプレゼンテーションアタック機器を使用することで、攻撃者は顔認識システムを簡単に騙すことができる。
本研究では,スマートフォンの前面カメラを用いて捉えた3次元点群に基づくプレゼンテーション攻撃検出(PAD)アルゴリズムを提案する。
提案したPADアルゴリズムであるVoxAtnNetは、空間構造を保存するために3次元点雲を処理する。
そして、新しいコンボリューションアテンションネットワークを用いて3Dサンプルを訓練し、スマートフォン上でPAを検出する。
ボナファイドと2つの異なる3次元PAI(3Dシリコーンフェイスマスクとラップフォトマスク)からなる新たに構築した3Dフェイスポイントクラウドデータセットに対して、大規模な実験を行い、3480のサンプルを得た。
提案手法の性能を3つの異なる評価プロトコルを用いて検出性能をベンチマークする既存手法と比較した。
実験により,顔の提示攻撃と顔の提示攻撃の両方を検知する手法の有効性が示された。
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