論文の概要: A Dual-Stream Challenge-Response Protocol for Ocular Liveness Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09883v1
- Date: Fri, 10 Jul 2026 18:15:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.23593
- Title: A Dual-Stream Challenge-Response Protocol for Ocular Liveness Verification
- Title（参考訳）: 二重ストリームチャレンジ応答プロトコルによる眼のライブ性検証
- Abstract要約: 眼バイオメトリックシステムは、高解像度ビデオ再生やリアルタイム生成ディープフェイクなど、洗練されたプレゼンテーションアタックに直面している。
本稿では,眼生検定のためのダブルストリーム・チャレンジ・レスポンス・フレームワークを提案する。
非ゼロレイテンシレンダリングギャップが存在する場合、複数ラウンドのチャレンジ設計により、生成するディープフェイクの検出が向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ocular biometric systems face sophisticated presentation attacks, including high-resolution video replays and real-time generative deepfakes, which easily bypass static liveness checks. Current Presentation Attack Detection (PAD) frameworks typically rely on isolated physiological metrics, such as gaze tracking or the Pupillary Light Reflex (PLR), which can be spoofed independently. This paper proposes a Spatio-Luminance Sensor Fusion protocol, which introduces a dual-stream challenge-response framework for ocular liveness verification by uniting these metrics into a simultaneous authentication challenge. By generating a randomized, time-varying visual stimulus that fluctuates in both spatial trajectory and luminance intensity, we construct a mathematically coupled state-space likelihood model, termed the Synchronization Matrix, to evaluate the continuous cross-correlation between the expected biological latencies of smooth pursuit tracking and pupillary constriction. Using Monte Carlo simulation grounded in literature-derived latency distributions, we demonstrate theoretical separability between genuine and simulated attack conditions, and show that a multi-round challenge design improves the detection of generative deepfakes when a non-zero rendering-latency gap exists. This work provides a simulation-supported theoretical framework for next-generation dynamic spoofing defense in ocular and iris biometrics; human-subject validation is identified as necessary future work before deployment claims can be made.
- Abstract（参考訳）: 眼バイオメトリックシステムは、高解像度ビデオ再生やリアルタイム生成ディープフェイクなど、高度なプレゼンテーション攻撃に直面している。
現在の提示攻撃検出(PAD)フレームワークは一般的に、視線追跡やPupillary Light Reflex(PLR)といった独立した生理的指標に依存しており、独立してスプーフできる。
本稿では,これらのメトリクスを同時認証問題に統一することで,眼の生活性検証のための双方向の課題応答フレームワークを提案する。
空間軌跡と輝度の双方で変動するランダムな時間変化視覚刺激を生成することにより,Synchronization Matrixと呼ばれる数学的に結合した状態空間確率モデルを構築し,スムーズな追跡追跡の生物学的遅延と瞳孔収縮の連続的相互相関性を評価する。
文献由来の遅延分布を基礎としたモンテカルロシミュレーションを用いて,真の攻撃条件とシミュレートされた攻撃条件の理論的分離性を実証し,非ゼロレンダリング遅延ギャップが存在する場合の生成深度の検出を多ラウンドチャレンジ設計により改善することを示す。
本研究は,眼・虹彩生体計測における次世代ダイナミックスプーフィング防御のためのシミュレーション支援理論フレームワークを提供する。
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