本論文は、顔認証システムに対する物理的攻撃と数字的攻撃を同時に検出できる単一のモデルを開発するための新しいアプローチを提案している。従来の手法では、物理的攻撃と数字的攻撃をそれぞれ別のモデルで検出していたが、本手法では、物理的攻撃と数字的攻撃の特徴を模擬的に生成するデータ拡張手法を導入することで、単一のモデルで両者を検出できるようにしている。
具体的には、物理的攻撃の特徴であるカラーの歪みやモアレパターンを模擬的に生成する「シミュレーション物理的スプーフィングの手がかり拡張(SPSC)」と、数字的攻撃の特徴である顔の歪みや人工物を模擬的に生成する「シミュレーション数字的スプーフィングの手がかり拡張(SDSC)」を提案している。これらの拡張手法を用いることで、単一のモデルで物理的攻撃と数字的攻撃の両方を効果的に検出できるようになる。
UniAttackDataデータセットを用いた実験の結果、本手法は従来手法と比べて大幅な性能向上を示し、第5回Face Anti-spoofing Challenge@CVPR2024の「Unified Physical-Digital Face Attack Detection」部門で1位を獲得した。
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by Xianhua He,D... في arxiv.org 04-15-2024
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