本研究では、顔形態攻撃に対する新たな対策手法として、動画ベースの顔形態攻撃検知(V-MAD)アプローチを提案している。従来の顔形態攻撃検知手法は単一の画像や画像ペアを対象としていたが、V-MADでは動画ストリームを活用することで、より高精度な検知が可能になる。
具体的には以下の3つのステップで検討を行っている:
実験結果から、動画情報を活用することで従来手法よりも大幅な精度向上が可能であることが示された。特に、単一の画像ではなく動画ストリームを活用することで、照明変化や姿勢変化などの影響を軽減できることが確認された。また、画像品質指標を組み合わせることで、さらなる精度向上が期待できることが明らかになった。
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