論文の概要: Receipt Replay OOD: A Small Benchmark for Screen Replay Detection Under Domain Shift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26855v1
- Date: Tue, 26 May 2026 11:15:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.963221
- Title: Receipt Replay OOD: A Small Benchmark for Screen Replay Detection Under Domain Shift
- Title(参考訳): Receipt Replay OOD: ドメインシフトによる画面リプレイ検出のための小さなベンチマーク
- Authors: Alexander Vinogradov,
- Abstract要約: 本稿では,画面リプレイ検出のためのベンチマークであるReceipt Replay OODを紹介する。
クロスドメイン条件下での文書再生検出モデルの評価を行い、ドメインシフトが一般化性能に与える影響を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.56484100374058
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Public datasets such as DLC-2021, SynID, and KID34K have significantly contributed to research on presentation attack detection for identity documents, including screen replay attacks. However, evaluation of out-of-domain (OOD) robustness remains insufficiently explored, especially under realistic domain shifts. In this work, we introduce Receipt Replay OOD, a small out-of-domain benchmark for screen replay detection. Receipts share several characteristics with identity documents, including planar geometry, curved corners, wear-and-tear artifacts, and text or logo patterns, while avoiding personally identifiable information constraints commonly associated with identity documents. We evaluate document replay detection models under cross-domain conditions and demonstrate the impact of domain shift on generalization performance. The dataset is publicly available.
- Abstract(参考訳): DLC-2021、SynID、KID34Kといった公開データセットは、画面リプレイ攻撃を含むID文書の表示攻撃検出の研究に大きく貢献している。
しかし、ドメイン外堅牢性(OOD)の評価は、特に現実的なドメインシフト下では不十分である。
本稿では,画面リプレイ検出のための小さなドメイン外ベンチマークであるReceipt Replay OODを紹介する。
レセプトは、平面幾何学、湾曲したコーナー、摩耗・ツー・テアのアーティファクト、テキストやロゴのパターンなど、アイデンティティドキュメントといくつかの特徴を共有している。
クロスドメイン条件下での文書再生検出モデルの評価を行い、ドメインシフトが一般化性能に与える影響を実証する。
データセットは公開されている。
関連論文リスト
- Cross-Spectral Body Recognition with Side Information Embedding: Benchmarks on LLCM and Analyzing Range-Induced Occlusions on IJB-MDF [51.36007967653781]
ViT(Vision Transformers)は、顔や身体の認識を含む幅広い生体計測タスクにおいて、印象的なパフォーマンスを誇示している。
本研究では、視認性(VIS)画像に事前訓練されたVTモデルを、クロススペクトル体認識の難しい問題に適用する。
このアイデアに基づいて、我々はSide Information Embedding (SIE)を統合し、ドメインとカメラ情報のエンコーディングの影響を調べ、スペクトル間マッチングを強化する。
驚くべきことに、我々の結果は、ドメイン情報を明示的に組み込むことなく、カメラ情報のみを符号化することで、LLCMデータセット上で最先端のパフォーマンスが得られることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-10T16:20:52Z) - FakeIDet: Exploring Patches for Privacy-Preserving Fake ID Detection [12.969417519807322]
本研究は,フィールド内のいくつかの制限をカバーした偽ID検出の話題に焦点を当てた。
この領域で適切な研究を行うために、実際のIDから公開されているデータは存在しない。
ほとんどの論文は、プライバシ上の理由から利用できない独自の内部データベースに依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-10T14:01:22Z) - SelfDocSeg: A Self-Supervised vision-based Approach towards Document
Segmentation [15.953725529361874]
文書レイアウト分析は文書研究コミュニティにとって既知の問題である。
個人生活へのインターネット接続が拡大するにつれ、パブリックドメインでは膨大な量のドキュメントが利用できるようになった。
我々は,この課題に自己監督型文書セグメンテーションアプローチと異なり,自己監督型文書セグメンテーションアプローチを用いて対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T12:47:55Z) - Improving Out-of-Distribution Detection with Disentangled Foreground and Background Features [23.266183020469065]
本稿では,IDトレーニングサンプルから前景と背景の特徴を密接な予測手法によって切り離す新しいフレームワークを提案する。
これは、様々な既存のOOD検出メソッドとシームレスに組み合わせられる汎用フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T16:12:14Z) - MD-CSDNetwork: Multi-Domain Cross Stitched Network for Deepfake
Detection [80.83725644958633]
現在のディープフェイク生成法では、偽画像やビデオの周波数スペクトルに識別的アーティファクトが残されている。
MD-CSDNetwork(MD-CSDNetwork)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T14:11:53Z) - Triggering Failures: Out-Of-Distribution detection by learning from
local adversarial attacks in Semantic Segmentation [76.2621758731288]
セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトの検出に取り組む。
私たちの主な貢献は、ObsNetと呼ばれる新しいOOD検出アーキテクチャであり、ローカル・アタック(LAA)に基づく専用トレーニングスキームと関連付けられています。
3つの異なるデータセットの文献の最近の10つの手法と比較して,速度と精度の両面で最高の性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T17:09:56Z) - MIDV-2020: A Comprehensive Benchmark Dataset for Identity Document
Analysis [48.35030471041193]
MIDV-2020は1000の動画クリップ、2000のスキャン画像、1000のユニークなモックIDドキュメントの写真で構成されている。
72409の注釈付き画像により、提案されたデータセットは公開日までで最大の公開IDドキュメントデータセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T12:14:17Z) - Evaluation of a Region Proposal Architecture for Multi-task Document
Layout Analysis [0.685316573653194]
Mask-RCNNアーキテクチャは、ベースライン検出と領域分割の問題に対処するために設計されている。
2つの手書きテキストデータセットと1つの手書き音楽データセットに関する実験結果を示す。
分析したアーキテクチャは有望な結果をもたらし、3つのデータセットすべてで最先端のテクニックよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T14:07:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。