論文の概要: Robustness of Presentation Attack Detection in Remote Identity Validation Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00109v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 20:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:32.943609
• Title: Robustness of Presentation Attack Detection in Remote Identity Validation Scenarios
• Title（参考訳）: リモートアイデンティティ検証シナリオにおける提示攻撃検出のロバスト性
• Authors: John J. Howard, Richard O. Plesh, Yevgeniy B. Sirotin, Jerry L. Tipton, Arun R. Vemury,
• Abstract要約: プレゼンテーションアタック検出(PAD)サブシステムは、有効でユーザフレンドリーなリモートID検証(RIV)システムにおいて重要な部分である。 本稿では、RIVのシナリオテストを用いて、低照度条件と自動画像取得が商用PADシステムのロバスト性に及ぼす影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Presentation attack detection (PAD) subsystems are an important part of effective and user-friendly remote identity validation (RIV) systems. However, ensuring robust performance across diverse environmental and procedural conditions remains a critical challenge. This paper investigates the impact of low-light conditions and automated image acquisition on the robustness of commercial PAD systems using a scenario test of RIV. Our results show that PAD systems experience a significant decline in performance when utilized in low-light or auto-capture scenarios, with a model-predicted increase in error rates by a factor of about four under low-light conditions and a doubling of those odds under auto-capture workflows. Specifically, only one of the tested systems was robust to these perturbations, maintaining a maximum bona fide presentation classification error rate below 3% across all scenarios. Our findings emphasize the importance of testing across diverse environments to ensure robust and reliable PAD performance in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: プレゼンテーションアタック検出(PAD)サブシステムは、有効でユーザフレンドリーなリモートID検証(RIV)システムにおいて重要な部分である。 しかし、多様な環境・手続き条件における堅牢な性能を確保することは、依然として重要な課題である。 本稿では、RIVのシナリオテストを用いて、低照度条件と自動画像取得が商用PADシステムのロバスト性に及ぼす影響について検討する。 その結果,低照度・オートキャプチャのシナリオではPADシステムの性能が著しく低下し,低照度条件下での誤差率の約4倍,オートキャプチャワークフロー下での確率の倍増が予測された。 具体的には、テスト対象のシステムのうち1つだけがこれらの摂動に対して堅牢であり、すべてのシナリオで最大3%未満のボナフィド表示分類エラー率を維持していた。 本研究は, 実世界のアプリケーションにおいて, 信頼性の高いPAD性能を確保するため, 多様な環境を対象としたテストの重要性を強調した。

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