論文の概要: Robust Face Liveness Detection for Biometric Authentication using Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02645v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 15:13:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:06.086912
• Title: Robust Face Liveness Detection for Biometric Authentication using Single Image
• Title（参考訳）: 単眼画像を用いた生体認証のためのロバスト顔のライブネス検出
• Authors: Poulami Raha, Yeongnam Chae,
• Abstract要約: 顔認識は、形状やテクスチャといったユニークな顔の特徴に基づいて、人物を認証することができる。 近年の研究では、プレゼンテーション攻撃に対する顔認識システムの脆弱性が実証されている。 本稿では,印刷・表示・映像・ラップ攻撃を識別する軽量CNNフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biometric technologies are widely adopted in security, legal, and financial systems. Face recognition can authenticate a person based on the unique facial features such as shape and texture. However, recent works have demonstrated the vulnerability of Face Recognition Systems (FRS) towards presentation attacks. Using spoofing (aka.,presentation attacks), a malicious actor can get illegitimate access to secure systems. This paper proposes a novel light-weight CNN framework to identify print/display, video and wrap attacks. The proposed robust architecture provides seamless liveness detection ensuring faster biometric authentication (1-2 seconds on CPU). Further, this also presents a newly created 2D spoof attack dataset consisting of more than 500 videos collected from 60 subjects. To validate the effectiveness of this architecture, we provide a demonstration video depicting print/display, video and wrap attack detection approaches. The demo can be viewed in the following link: https://rak.box.com/s/m1uf31fn5amtjp4mkgf1huh4ykfeibaa
• Abstract（参考訳）: バイオメトリック技術は、セキュリティ、法律、金融システムに広く採用されている。 顔認識は、形状やテクスチャといったユニークな顔の特徴に基づいて、人物を認証することができる。 しかし、近年の研究では、プレゼンテーション攻撃に対する顔認識システム(FRS)の脆弱性が実証されている。 スプーフィング(つまり表現攻撃)を使用することで、悪意のあるアクターは安全なシステムに不正にアクセスすることができる。 本稿では,印刷・表示・映像・ラップ攻撃を識別する軽量CNNフレームワークを提案する。 提案したロバストアーキテクチャは、より高速なバイオメトリック認証(CPUで1-2秒)を保証する、シームレスなライブネス検出を提供する。 さらに、60人の被験者から収集された500以上のビデオからなる、2Dスプーフ攻撃データセットも新たに作成されている。 本アーキテクチャの有効性を検証するため,本アーキテクチャでは,プリント/ディスプレイ,ビデオおよびラップ攻撃検出アプローチを描写したデモビデオを提供する。 デモは以下のリンクで見ることができる。 https://rak.box.com/s/m1uf31fn5amtjp4mkgf1huh4ykfeibaa

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