論文の概要: A Lightweight Transformer with Phase-Only Cross-Attention for Illumination-Invariant Biometric Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19160v3
• Date: Thu, 14 Aug 2025 08:27:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 15:52:16.759592
• Title: A Lightweight Transformer with Phase-Only Cross-Attention for Illumination-Invariant Biometric Authentication
• Title（参考訳）: 照明不変生体認証のための位相専用クロスアテンションを有する軽量変圧器
• Authors: Arun K. Sharma, Shubhobrata Bhattacharya, Motahar Reza, Bishakh Bhattacharya,
• Abstract要約: 本稿では位相のみのクロスアテンション(POC-ViT)を用いた新しい軽量視覚変換器を提案する。 POC-ViTは顔の額部と外眼部の2つの生体特性を利用しており、顔マスクでも身体に触れることなくよく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2137050542976475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional biometric systems have encountered significant setbacks due to various unavoidable factors, for example, wearing of face masks in face recognition-based biometrics and hygiene concerns in fingerprint-based biometrics. This paper proposes a novel lightweight vision transformer with phase-only cross-attention (POC-ViT) using dual biometric traits of forehead and periocular portions of the face, capable of performing well even with face masks and without any physical touch, offering a promising alternative to traditional methods. The POC-ViT framework is designed to handle two biometric traits and to capture inter-dependencies in terms of relative structural patterns. Each channel consists of a Cross-Attention using phase-only correlation (POC) that captures both their individual and correlated structural patterns. The computation of cross-attention using POC extracts the phase correlation in the spatial features. Therefore, it is robust against variations in resolution and intensity, as well as illumination changes in the input images. The lightweight model is suitable for edge device deployment. The performance of the proposed framework was successfully demonstrated using the Forehead Subcutaneous Vein Pattern and Periocular Biometric Pattern (FSVP-PBP) database, having 350 subjects. The POC-ViT framework outperformed state-of-the-art methods with an outstanding classification accuracy of $98.8\%$ with the dual biometric traits.
• Abstract（参考訳）: 従来のバイオメトリックシステムは、顔認識ベースのバイオメトリックスにおけるフェイスマスクの着用や指紋ベースのバイオメトリックスにおける衛生上の懸念など、避けられないさまざまな要因により、重大な障害に直面している。 本稿では、顔の額部と近眼部の2つの生体特性を用いて、位相のみのクロスアテンション(POC-ViT)を備えた新しい軽量視覚変換器を提案する。 POC-ViTフレームワークは、2つの生体特性を処理し、相対的な構造パターンの観点で依存関係間をキャプチャするように設計されている。 各チャネルは位相限定相関(POC)を用いたクロスアテンションで構成されており、それぞれの個々の構造パターンと相関する構造パターンの両方をキャプチャする。 POCを用いたクロスアテンションの計算は空間的特徴の位相相関を抽出する。 したがって、解像度や強度の変動や、入力画像の照明変化に対して頑健である。 軽量モデルはエッジデバイスのデプロイメントに適している。 前頭下皮下静脈パターンと周眼バイオメトリックパターン(FSVP-PBP)データベースを用いて350名の被験者を対象に,提案手法の性能を実証した。 POC-ViT フレームワークは最先端の手法よりも優れており、分類精度は 98.8 % である。

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