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J-GLOBAL ID：201802254579926052   整理番号：18A1222454

3D畳込みニューラルネットワークに基づく生体顔検出【JST・京大機械翻訳】

3D Convolutional Neural Network Based on Face Anti-Spoofing

著者 (4件)： Gan Junying (五邑大学信息工程学院,广東江門,529000) ,  Li Shanlu (五邑大学信息工程学院,广東江門,529000) ,  Di Yikui (五邑大学信息工程学院,广東江門,529000) ,  Liu Chengyun (五邑大学信息工程学院,广東江門,529000)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 33  号： 11  ページ： 1515-1522  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 不正侵入者は偽装の顔認証システムによって認証され、顔認証システムに深刻な脅威をもたらし、そのため、生体の顔検出が人の顔認証システムの実用に解決しなければならない重要な課題となっている。.............................................現在の生体顔検出方法は写真に基づく顔攻撃の研究結果であり、ビデオに基づく顔攻撃に対して、効果は理想的ではない。3D畳み込みニューラルネットワーク(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)は深度学習の特徴を持ち、自動的に画像の分布式特徴表現に学ぶことができる。本論文では,3D畳込みニューラルネットワークの特性を結合して,3D畳込みによるビデオ顔の偽装検出を提案した。3D畳込みニューラルネットワークの最後の全連結層の時間空間特性を抽出することにより、SVM(SupportVectorMachine)分類器を訓練する。2つの顔の偽装公開データベースReplayAttackとCASIAを用いて、マルチスケール内部データベーステストとクロスデータベーステストを実現した。実験結果は,テクスチャ特徴および2D畳込み方法と比較して,ビデオ顔攻撃の生体顔検出において,大いに改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  *畳込み ,  画像 ,  二次元 ,  検出法 ,  録画装置 ,  学習 ,  データベース
準シソーラス用語： マルチスケール ,  擬装 ,  特徴表現 ,  顔認証 ,  不正侵入 ,  *顔検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3D convolution neural network ,  living face detection ,  face anti-spoofing ,  social security

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D ,  畳込みニューラルネットワーク ,  生体 ,  顔検出