論文の概要: Decoupled Representation Learning for Face Presentation Attack Detection under Smart Glass Capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27800v1
• Date: Tue, 20 Oct 2026 07:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.711948
• Title: Decoupled Representation Learning for Face Presentation Attack Detection under Smart Glass Capture
• Title（参考訳）: スマートグラスキャプチャによる顔提示検出のためのデカップリング表現学習
• Abstract要約: スマートグラスベースの顔提示攻撃データベースであるemphSmaGla-FPADを提案する。 データベースには、ボナファイドとシリコーンマスクベースの攻撃で297,000枚のサンプル画像が含まれている。 本稿では,疎結合な表現学習フレームワークであるemphDeCoupPAD-FAS++を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.819347753965351
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face presentation attack detection is typically studied under fixed camera or handheld acquisition, whereas smart glass capture introduces a more challenging setting with ego motion, changing viewpoint, background clutter, distance variation, and less controlled illumination. To address this challenge, we present \emph{SmaGla-FPAD}, a smart glass based face presentation attack database acquired using Ray-Ban Meta Wayfarer Smart Glasses across indoor, outdoor, and in-car settings. The database contains 297,000 sample images with both bona fide and silicone mask based attacks. We further propose \emph{DeCoupPAD-FAS++}, a decoupled representation learning framework that separates spoof related evidence from nuisance sensitive capture variation through complementary attack and style branches, pseudo-domain supervision, adversarial suppression, and prompt guided semantic alignment. Experiments on SmaGla-FPAD show that the proposed method achieves the best balance between attack rejection and bona fide acceptance in both in domain and cross scenario evaluation. Ablation results further confirm the contribution of disentanglement, pseudo-domain supervision, and prompt based regularisation under smart glass capture.
• Abstract（参考訳）: 顔提示攻撃検出は通常、固定カメラやハンドヘルド取得の下で研究されるが、スマートグラスキャプチャは、エゴの動き、視点の変化、背景のぼやけ、距離の変化、照明の制御の少ない、より困難な設定をもたらす。 この課題に対処するために、スマートグラスベースの顔提示攻撃データベースである \emph{SmaGla-FPAD} を紹介します。 データベースには、ボナファイドとシリコーンマスクベースの攻撃で297,000枚のサンプル画像が含まれている。 さらに,スプーフに関連する証拠を,相補的攻撃やスタイルブランチによるニュアンスに敏感なキャプチャ変動から分離し,擬似ドメイン監視,対逆的抑制,誘導的セマンティックアライメントを誘導する,疎結合な表現学習フレームワークである \emph{DeCoupPAD-FAS++} を提案する。 SmaGla-FPAD実験により,本手法はドメインとクロスシナリオの双方において,攻撃拒否とボナフィドの受け入れの最良のバランスを達成できることを示した。 アブレーションの結果は, スマートグラス捕捉下でのアンタングルメント, 擬似ドメイン管理, 即時ベース正規化の寄与をさらに裏付ける。

関連論文リスト

• AdvQDet: Detecting Query-Based Adversarial Attacks with Adversarial Contrastive Prompt Tuning [93.77763753231338]
  CLIP画像エンコーダを微調整し、2つの中間対向クエリに対して同様の埋め込みを抽出するために、ACPT(Adversarial Contrastive Prompt Tuning)を提案する。 我々は,ACPTが7つの最先端クエリベースの攻撃を検出できることを示す。 また,ACPTは3種類のアダプティブアタックに対して堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-04T09:53:50Z)
• MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models [55.73581212134293]
  本稿では,視覚言語モデルにおける対角的サンプル検出のための,新しい,しかしエレガントなアプローチを提案する。 本手法は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて,ターゲットVLMが生成したキャプションに基づいて画像を生成する。 異なるデータセットで実施した経験的評価により,本手法の有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T15:55:04Z)
• Multispectral Imaging for Differential Face Morphing Attack Detection: A Preliminary Study [7.681417534211941]
  本稿では,D-MAD(D-MAD)のためのマルチスペクトルフレームワークを提案する。 提案したマルチスペクトルD-MADフレームワークは、7つの異なるスペクトルバンドを取得してモーフィング攻撃を検出するために、信頼できるキャプチャとしてキャプチャされたマルチスペクトル画像を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T07:03:00Z)
• AdvRain: Adversarial Raindrops to Attack Camera-based Smart Vision Systems [5.476763798688862]
  物理的敵攻撃として知られる「印刷された敵攻撃」は、認識モデルを誤解させることに成功した。 我々は,同じクラスの全てのオブジェクトに対して,カメラベースの認識システムを騙すことができるカメラベースの敵攻撃を提案する。 ImageNetとResnet34では、VGG19では平均モデルの精度が45%以上、40%以上低下しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T15:14:46Z)
• Geometrically Adaptive Dictionary Attack on Face Recognition [23.712389625037442]
  顔認証に対するクエリ効率の良いブラックボックス攻撃のための戦略を提案する。 中心となるアイデアは、UVテクスチャマップに逆方向の摂動を作り、それを画像の顔に投影することです。 LFWデータセットとCPLFWデータセットの実験において、圧倒的な性能改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T10:26:28Z)
• Asymmetric Modality Translation For Face Presentation Attack Detection [55.09300842243827]
  顔提示攻撃検出(PAD)は、悪意のあるユーザによって顔認識システムが偽造されるのを防ぐための重要な手段である。 両モードシナリオにおける非対称なモダリティ変換に基づく新しいフレームワークを提案する。 本手法は,異なる評価プロトコル下での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T08:59:09Z)
• Aurora Guard: Reliable Face Anti-Spoofing via Mobile Lighting System [103.5604680001633]
  紙写真やデジタルビデオの高解像度レンダリングリプレイに対する反偽造は、未解決の問題だ。 オーロラガード(Aurora Guard, AG)と呼ばれる, シンプルだが効果的な顔保護システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T09:17:18Z)

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。