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J-GLOBAL ID：201702216650068780   整理番号：17A1349817

スペクトル署名の探索による顔提示攻撃検出【Powered by NICT】

Face Presentation Attack Detection by Exploring Spectral Signatures

著者 (4件)： Raghavendra R. ,  Raja Kiran B. ,  Venkatesh Sushma ,  Busch Christoph
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 672-679  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔認識システムに提示攻撃は,攻撃を検出するための種々の方法をもたらすバイオメトリクスコミュニティにおいてよく研究されている。顔認識システムに低コスト提示攻撃(例えば印刷攻撃)は,可視,多重スペクトル(可視および近赤外スペクトル)と拡張されたマルチスペクトル(二以上のスペクトルバンドから可視近赤外空間,通常500nm 1000nmに)で動作するシステムに対して実証されている。本論文では,拡張されたマルチスペクトル顔認識システムに対する提示攻撃を検出する新しい方法を提案した。提案した方法は,スペクトル署名を介して獲得された画像の反射特性を特性化することに基づいている。スペクトル特徴は,アーチファクトとして試料を示したまたは本物の決定を得るために線形サポートベクトルマシン(SVM)を用いて分類した。ヒト皮膚とアーチファクト材料の反射特性が異なるので,提案した方法は拡張されたマルチスペクトルシステムに対する提示攻撃を効率的に検出できた。二種々のプリンタを用いて発生させた二種類の提示攻撃装置(PAI)を受けた50名の被験者から構成される公的に利用可能な拡張マルチスペクトルデータベース(EMSPAD)について拡大実験を行った。比較解析は,提案した方式の性能を比較画像融合とPADスコアレベル融合に基づく現代スキームを提示した。得られた結果に基づいて,提案した方法は,既知および未知の攻撃を検出する最良の性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  近赤外線 ,  ヒト ,  画像 ,  *スペクトル ,  アーチファクト ,  赤外スペクトル ,  プリンタ ,  線形性 ,  スペクトルバンド ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 画像融合 ,  反射特性 ,  多重スペクトル ,  顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル ,  署名 ,  探索 ,  顔 ,  攻撃