論文の概要: Deep Learning Models for Robust Facial Liveness Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09094v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 17:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.522179
• Title: Deep Learning Models for Robust Facial Liveness Detection
• Title（参考訳）: ロバストな顔のライブネス検出のためのディープラーニングモデル
• Authors: Oleksandr Kuznetsov, Emanuele Frontoni, Luca Romeo, Riccardo Rosati, Andrea Maranesi, Alessandro Muscatello,
• Abstract要約: 本研究では,現代のアンチスプーフィング手法の欠陥に対処する新しい深層学習モデルを用いて,ロバストな解を提案する。 テクスチャ解析と実際の人間の特性に関連する反射特性を革新的に統合することにより、我々のモデルは、顕著な精度でレプリカと真の存在を区別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.08694048252482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of digital security, biometric authentication systems, particularly facial recognition, have emerged as integral components of various security protocols. However, the reliability of these systems is compromised by sophisticated spoofing attacks, where imposters gain unauthorized access by falsifying biometric traits. Current literature reveals a concerning gap: existing liveness detection methodologies - designed to counteract these breaches - fall short against advanced spoofing tactics employing deepfakes and other artificial intelligence-driven manipulations. This study introduces a robust solution through novel deep learning models addressing the deficiencies in contemporary anti-spoofing techniques. By innovatively integrating texture analysis and reflective properties associated with genuine human traits, our models distinguish authentic presence from replicas with remarkable precision. Extensive evaluations were conducted across five diverse datasets, encompassing a wide range of attack vectors and environmental conditions. Results demonstrate substantial advancement over existing systems, with our best model (AttackNet V2.2) achieving 99.9% average accuracy when trained on combined data. Moreover, our research unveils critical insights into the behavioral patterns of impostor attacks, contributing to a more nuanced understanding of their evolving nature. The implications are profound: our models do not merely fortify the authentication processes but also instill confidence in biometric systems across various sectors reliant on secure access.
• Abstract（参考訳）: デジタルセキュリティの急速な発展の中で、生体認証システム、特に顔認識システムは、様々なセキュリティプロトコルの不可欠な構成要素として現れてきた。 しかし、これらのシステムの信頼性は高度なスプーフィング攻撃によって損なわれ、インポスタは生体認証特性を偽造することで不正アクセスを受ける。 現在の文献ではギャップが明らかになっている: 既存の生命性検出手法は、これらの侵害に対処するために設計されており、ディープフェイクやその他の人工知能による操作を駆使した先進的な偽造戦術に対して不足している。 本研究では,現代のアンチスプーフィング手法の欠陥に対処する新しい深層学習モデルを用いて,ロバストな解を提案する。 テクスチャ解析と実際の人間の特性に関連する反射特性を革新的に統合することにより、我々のモデルは、顕著な精度でレプリカと真の存在を区別する。 広範囲な攻撃ベクトルと環境条件を含む5つの多様なデータセットを網羅的に評価した。 AttackNet V2.2は、組み合わせたデータでトレーニングされた場合の平均精度が99.9%に達する。 さらに、本研究では、インポスタ攻撃の行動パターンに関する重要な知見を明らかにし、その進化する性質のより微妙な理解に寄与する。 私たちのモデルは認証プロセスを固めるだけでなく、安全なアクセスに依存している様々な分野の生体認証システムに信頼を喚起します。

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