論文の概要: Leveraging Intermediate Features of Vision Transformer for Face Anti-Spoofing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24402v1
- Date: Fri, 30 May 2025 09:33:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.880111
- Title: Leveraging Intermediate Features of Vision Transformer for Face Anti-Spoofing
- Title(参考訳): フェース・アンチ・スプーフィングのための視覚変換器の中間特性の活用
- Authors: Mika Feng, Koichi Ito, Takafumi Aoki, Tetsushi Ohki, Masakatsu Nishigaki,
- Abstract要約: 本研究では,視覚変換器(ViT)を用いたスプーフィング攻撃検出手法を提案する。
OULU-NPUとSiWデータセットを用いた実験により提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.11184789007828977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face recognition systems are designed to be robust against changes in head pose, illumination, and blurring during image capture. If a malicious person presents a face photo of the registered user, they may bypass the authentication process illegally. Such spoofing attacks need to be detected before face recognition. In this paper, we propose a spoofing attack detection method based on Vision Transformer (ViT) to detect minute differences between live and spoofed face images. The proposed method utilizes the intermediate features of ViT, which have a good balance between local and global features that are important for spoofing attack detection, for calculating loss in training and score in inference. The proposed method also introduces two data augmentation methods: face anti-spoofing data augmentation and patch-wise data augmentation, to improve the accuracy of spoofing attack detection. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through experiments using the OULU-NPU and SiW datasets.
- Abstract(参考訳): 顔認識システムは、画像キャプチャ中に頭部のポーズ、照明、ぼやけに頑丈なように設計されている。
悪意のある人が登録ユーザの顔写真を提示した場合、不正に認証プロセスをバイパスすることができる。
このような偽造攻撃は顔認識の前に検出する必要がある。
本論文では,視覚変換器(ViT)を用いたスプーフィング攻撃検出手法を提案する。
提案手法は,攻撃検出において重要な局所的特徴とグローバル的特徴のバランスが良好であるViTの中間的特徴を利用して,トレーニングにおける損失と推論におけるスコアの算出を行う。
提案手法では,攻撃検出の精度を向上させるために,フェース・アンチ・スプーフィング・データ拡張とパッチ・ワイド・データ拡張という2つのデータ拡張手法も導入している。
OULU-NPUとSiWデータセットを用いた実験により提案手法の有効性を実証した。
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