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J-GLOBAL ID：202002264114824409   整理番号：20A0290444

モバイルシナリオにおける顔プレゼンテーション攻撃検出:包括的評価【JST・京大機械翻訳】

Face presentation attack detection in mobile scenarios: A comprehensive evaluation

著者 (4件)： Jia Shan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Guo Guodong (Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, Morgantown, WV 26506, USA) ,  Xu Zhengquan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Wang Qiangchang (Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, Morgantown, WV 26506, USA)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 93  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異なる提示攻撃に対する顔認識システムの脆弱性は,バイオメトリックコミュニティにおける関心の増加を引き起こしている。顔提示検出(PAD)技術は,実際の顔サンプルをスポットアーチファクトから区別することを目的とし,効率的な対策である。近年,フォトプリント攻撃やビデオ再生攻撃を含む2次元顔提示攻撃に対処するための様々な方法が提案されている。しかし,これらの攻撃に対して,特に実用的なモバイル認証シナリオにおいて,一般的な地上(すなわち,同じデータベースとプロトコルを用いる)に関する最先端の方法の系統的な評価やベンチマークがないので,どの方法がより良く機能するかは困難である。そこで,本論文では,検出性能を定量的に比較するために,3つの公開モバイル・スポーリングデータセットに関するいくつかの代表的な顔PAD法(合計30)の包括的評価を提示した。さらに,既存の方法の一般化能力を,可能なデータベースバイアスを示すために交差データベース試験シナリオの下でテストした。また,意味のある観測を要約し,学術研究と実用化の両方を促進する助けとなるいくつかの洞察を与えた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能評価 ,  録画装置 ,  アーチファクト ,  バイアス ,  コミュニティ ,  *携帯電話 ,  ベンチマーク ,  二次元 ,  データベース ,  認証 ,  バイオメトリクス
準シソーラス用語： 検出能 ,  ホップ数 ,  脆弱性 ,  プレゼンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 顔プレゼンテーション攻撃 ,  顔認識 ,  性能評価 ,  バイオメトリクス

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイル ,  シナリオ ,  顔 ,  プレゼンテーション ,  攻撃 ,  評価