抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文の焦点は,被験者の眼の着色同心円内パターンを測定する虹彩バイオメトリックスのための提示攻撃検出は,一般的なユーザ検証システムに個人を認証するためである。単一畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いた以前の深層学習方法とは異なり,この論文では,二種の実際の虹彩パッチを入力とする三重項畳込みネットワーク上に構築されたフレームワークと偽パッチまたは二偽パッチと真のパッチを開発した。目的は,訓練サンプルの数を増加させ,偽の虹彩パッチからの実を分離する表現を生成することである。小さいアーキテクチャは単一パッチよりもむしろ全体像の活性に基づく早期停止を行う方法を提供する。マッチングは,参照セット実際と偽の例に関して距離を計算することにより行った。提案したアプローチは,より小さなネットワークを用いた実時間処理を可能にし,写真に基づくとコンタクトレンズ提示攻撃の三つのベンチマークデータセット上で最先端技術レベルの性能と同等またはそれ以上の提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】