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J-GLOBAL ID：201702239946699185   整理番号：17A1635649

オブジェクト面活性検出のためのFuz SVM分類器を併用したH OG LPG【Powered by NICT】

A combined HOG-LPQ with Fuz-SVM classifier for Object face Liveness Detection

著者 (3件)： Mohan K (Vel-Tech University, Chennai, India) ,  Chandrasekhar P (Dept. of Electrical Engineering, Vel-Tech University, Chennai, India) ,  Jilani S A K (Dept. of E.C.E, MITS, A.P, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I-SMAC  ページ： 531-537  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： 日に日では,純粋な顔認識のためのオブジェクト活性検出は,ユーザ認証,物体認識,物体認識,物体生検出,本物の顔識別と多くのような多くの実時間応用において重要なセキュリティシステムにおける挑戦的な課題となっている。数十年から,真のオブジェクト顔認識と対抗スプーフィング分類器のための既存システムと提案したシステムは物体特徴の助けを借りて物体の活性を検出するために遂行し,全被験者になりすまし攻撃を見出した。しかし,いくつかの物体の間の種々の個人差を考慮することにより,通常の分類器では,全ての物体に単純化できない。この問題を克服するために,著者らはオブジェクト活性検出のためのFuz SVM分類器の併用H OG LPQを提案し,関心領域(ROI)に基づく特定物体を選択し,ROIの特徴抽出を可能にする,特徴抽出における複雑さを低減すると,顔を認識する,各オブジェクトに対して特に訓練され,また数個の対象間のintereferencesを回避するファジィ論理に基づくSVM分類器を用いたなりすまし攻撃をチェック後にようにした。すべての可能な稀で珍しい偽試料に加えて,提案したシステムはまた,ぼけオブジェクトを含んでいる。オブジェクト活性検出のためのFuz SVM分類器と提案した複合H OG LPQは活性検出とのある顔に対してうまく作動する個々のオブジェクトを訓練するために,実用的にする。出るデータベースを用いた様々な実時間物体に関する実験を実施した;詳細を,提案した手法の展望で考察した。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： セキュリティシステム ,  特徴抽出 ,  データベース ,  簡素化 ,  ファジィ論理 ,  *物体認識 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： *SVM分類 ,  関心領域 ,  個人差 ,  なりすまし攻撃 ,  被験者 ,  実時間 ,  利用者認証 ,  顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： オブジェクト ,  活性 ,  SVM分類 ,  併用 ,  Og ,  LPG