Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Safe Iris Presentation Attack Detection

論文の概要: Privacy-Safe Iris Presentation Attack Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02750v1
Date: Mon, 5 Aug 2024 18:09:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-07 15:58:20.613273
Title: Privacy-Safe Iris Presentation Attack Detection
Title（参考訳）: プライバシセーフアイリス提示攻撃検出
Authors: Mahsa Mitcheff, Patrick Tinsley, Adam Czajka,
Abstract要約: 本稿では,プライバシセーフなアイリス提示攻撃検出(PAD)手法の枠組みを提案する。合成生成したアイデンティティフリーの虹彩画像でのみ設計されている。この手法は、最先端のアイリスPADベンチマークを用いて古典的な手法で評価される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.215251065887862
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes a framework for a privacy-safe iris presentation attack detection (PAD) method, designed solely with synthetically-generated, identity-leakage-free iris images. Once trained, the method is evaluated in a classical way using state-of-the-art iris PAD benchmarks. We designed two generative models for the synthesis of ISO/IEC 19794-6-compliant iris images. The first model synthesizes bona fide-looking samples. To avoid ``identity leakage,'' the generated samples that accidentally matched those used in the model's training were excluded. The second model synthesizes images of irises with textured contact lenses and is conditioned by a given contact lens brand to have better control over textured contact lens appearance when forming the training set. Our experiments demonstrate that models trained solely on synthetic data achieve a lower but still reasonable performance when compared to solutions trained with iris images collected from human subjects. This is the first-of-its-kind attempt to use solely synthetic data to train a fully-functional iris PAD solution, and despite the performance gap between regular and the proposed methods, this study demonstrates that with the increasing fidelity of generative models, creating such privacy-safe iris PAD methods may be possible. The source codes and generative models trained for this work are offered along with the paper.
Abstract（参考訳）: 本稿では,プライバシセーフなアイリス提示攻撃検出(PAD)手法を提案する。トレーニングが完了すると、この手法は最先端のアイリスPADベンチマークを用いて古典的な方法で評価される。我々はISO/IEC 19794-6準拠アイリス画像の合成のための2つの生成モデルを設計した。最初のモデルは、ボナフィドのようなサンプルを合成する。「同一性漏洩」を避けるため、モデルトレーニングで誤って使用されたものと一致した生成されたサンプルは除外された。第2モデルは、アイライズ像をテクスチャ化されたコンタクトレンズで合成し、所定のコンタクトレンズブランドによって条件付けされ、トレーニングセットを形成する際のテクスチャ化されたコンタクトレンズ外観をよりよく制御できる。実験の結果, 合成データのみを学習したモデルは, 人体から収集した虹彩画像を用いて学習した手法と比較して, 低いが妥当な性能が得られることがわかった。本研究は, 完全機能アイリスPADソリューションのトレーニングに人工データのみを用いた最初の試みであり, 正規性と提案手法のパフォーマンス差にもかかわらず, 生成モデルの忠実度が増大するにつれて, このようなプライバシセーフなアイリスPAD手法が実現可能であることを実証する。この作業のために訓練されたソースコードと生成モデルは、論文とともに提供されている。

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