論文の概要: Optimizing DINOv2 with Registers for Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17201v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 06:27:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.334946
• Title: Optimizing DINOv2 with Registers for Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: Face Anti-Spoofing のためのレジスタによる DINOv2 の最適化
• Authors: Mika Feng, Pierre Gallin-Martel, Koichi Ito, Takafumi Aoki,
• Abstract要約: 悪意あるアクターは、登録ユーザの顔写真を提示することにより、顔認識システムを利用することができる。 本稿では,DINOv2を用いたスプーフィング攻撃検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition systems are designed to be robust against variations in head pose, illumination, and image blur during capture. However, malicious actors can exploit these systems by presenting a face photo of a registered user, potentially bypassing the authentication process. Such spoofing attacks must be detected prior to face recognition. In this paper, we propose a DINOv2-based spoofing attack detection method to discern minute differences between live and spoofed face images. Specifically, we employ DINOv2 with registers to extract generalizable features and to suppress perturbations in the attention mechanism, which enables focused attention on essential and minute features. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through experiments conducted on the dataset provided by ``The 6th Face Anti-Spoofing Workshop: Unified Physical-Digital Attacks Detection@ICCV2025'' and SiW dataset.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムは、キャプチャ中にヘッドポーズ、照明、画像のぼかしの変動に対して堅牢であるように設計されている。 しかし、悪意のあるアクターは、登録ユーザの顔写真を提示し、認証プロセスを回避して、これらのシステムを利用することができる。 このような偽造攻撃は、顔認識の前に検出されなければならない。 本稿では,DINOv2を用いたスプーフィング攻撃検出手法を提案する。 具体的には、DINOv2をレジスターに使用し、一般化可能な特徴を抽出し、注意機構の摂動を抑制する。 The 6th Face Anti-Spoofing Workshop: Unified Physical-Digital Attacks Detection@ICCV2025'' and SiW dataset。

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