論文の概要: Exploring ChatGPT for Face Presentation Attack Detection in Zero and Few-Shot in-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08799v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 13:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:51.774772
• Title: Exploring ChatGPT for Face Presentation Attack Detection in Zero and Few-Shot in-Context Learning
• Title（参考訳）: 環境学習におけるゼロ・Few-Shotにおける顔提示検出のためのChatGPT探索
• Authors: Alain Komaty, Hatef Otroshi Shahreza, Anjith George, Sebastien Marcel,
• Abstract要約: 本研究では,顔提示検出(PAD)の代替手段としてのChatGPT(特にGPT-4o)の可能性を明らかにする。 以上の結果から, GPT-4oは高一貫性を示すことが示唆された。 注目すべきは、このモデルは創発的な推論能力を示し、数ショットのシナリオで高い精度で攻撃タイプ(プリントまたはリプレイ)を正確に予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.537257913467247
• License:
• Abstract: This study highlights the potential of ChatGPT (specifically GPT-4o) as a competitive alternative for Face Presentation Attack Detection (PAD), outperforming several PAD models, including commercial solutions, in specific scenarios. Our results show that GPT-4o demonstrates high consistency, particularly in few-shot in-context learning, where its performance improves as more examples are provided (reference data). We also observe that detailed prompts enable the model to provide scores reliably, a behavior not observed with concise prompts. Additionally, explanation-seeking prompts slightly enhance the model's performance by improving its interpretability. Remarkably, the model exhibits emergent reasoning capabilities, correctly predicting the attack type (print or replay) with high accuracy in few-shot scenarios, despite not being explicitly instructed to classify attack types. Despite these strengths, GPT-4o faces challenges in zero-shot tasks, where its performance is limited compared to specialized PAD systems. Experiments were conducted on a subset of the SOTERIA dataset, ensuring compliance with data privacy regulations by using only data from consenting individuals. These findings underscore GPT-4o's promise in PAD applications, laying the groundwork for future research to address broader data privacy concerns and improve cross-dataset generalization. Code available here: https://gitlab.idiap.ch/bob/bob.paper.wacv2025_chatgpt_face_pad
• Abstract（参考訳）: 本研究は、顔提示攻撃検出(PAD)の競合代替手段としてのChatGPT(特にGPT-4o)の可能性を強調し、特定のシナリオにおいて商用ソリューションを含むいくつかのPADモデルを上回る性能を示す。 以上の結果から, GPT-4o は高一貫性を示し,特に実例(参照データ)が提供されるにつれて性能が向上することが示唆された。 また、詳細なプロンプトにより、簡潔なプロンプトで観測されていない動作において、モデルが確実にスコアを提供できることを観察する。 さらに、説明探索は、解釈可能性を改善することによって、モデルの性能をわずかに向上させる。 注目すべきは、このモデルは創発的な推論能力を示し、攻撃タイプを明示的に分類するように指示されていないにもかかわらず、数ショットのシナリオで攻撃タイプ(プリントまたはリプレイ)を高い精度で正確に予測する。 これらの長所にもかかわらず、GPT-4oは特別なPADシステムと比較して性能が制限されるゼロショットタスクの課題に直面している。 SOTERIAデータセットのサブセットで実験を行い、同意する個人のデータのみを使用することで、データプライバシ規制の遵守を保証する。 これらの発見は、PADアプリケーションにおけるGPT-4oの約束を裏付け、より広範なデータプライバシの懸念に対処し、データセット間の一般化を改善するための将来の研究の基盤となる。 https://gitlab.idiap.ch/bob/bob.paper.wacv2025_chatgpt_face_pad

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