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J-GLOBAL ID：202102257192125926   整理番号：21A2065147

実世界シナリオにおける分極キューの学習による顔のアンチスーフィング【JST・京大機械翻訳】

Face Anti-Spoofing by Learning Polarization Cues in a Real-World Scenario

著者 (4件)： Tian Yu (Institute of AutomationChinese Academy of Sciences and Tianjin Academy for Intelligent Recognition Technologies, China) ,  Zhang Kunbo (Chinese Academy of Sciences and Tianjin Academy for Intelligent Recognition Technologies, China) ,  Wang Leyuan (Institute of AutomationChinese Academy of Sciences and University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Sun Zhenan (Institute of Automation Chinese Academy of Sciences and National Laboratory of Pattern Recognition, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICAIP 2020  ページ： 129-137  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 顔認識は,バイオメトリック認識アプリケーションにおけるセキュリティブリーチを防止するための鍵である。既存の顔アンチスポーフィング手法は,特定のデータセットでテストするとき,通常,スポーフィング攻撃を良好に認識する。しかし,その性能は,それが実際の場面になるとき,劇的に低下した。本論文では,実時間で人間の顔の偏光特徴を学習することにより,一般化可能性能力を高めることを試みた。偏光バイオメトリック画像の物理的特性を自動的に学習することにより,実際のシナリオに適した人間の顔アンチスポービング法を提案した。計算フレームワークを開発し,畳み込みニューラルネットワークとSVMを用いてユニークな顔偏光特徴を抽出,分類した。大規模な実験は,108人の人々の偏光顔情報を学習した後に,制御されていない屋内および屋外条件で,多様な顔のスポーフィング攻撃(プリント,再生,マスク)に対抗するための,著者らのリアルタイム偏光顔アンチスポフィング(PAAS)技術のアドバンテージを実証した。四方向偏光顔画像データセット(CASIA-DOLP)を,バイオメトリック抗スポーフィング分野における将来の応用を鼓舞するために解放した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分極 ,  偏光 ,  漂白 ,  画像処理 ,  応用プログラム ,  セキュリティ ,  バイオメトリクス ,  顔画像 ,  サイバー攻撃 ,  アミン ,  フェノール類 ,  カルバミド酸エステル ,  酸素複素環化合物 ,  硫黄化合物 ,  芳香族縮合化合物
準シソーラス用語： 実時間 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： バイオメトリックス ,  顔のアンチスーフィング ,  偏光イメージング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

物質索引 (1件)： カルボスルファン

タイトルに関連する用語 (6件)： 世界 ,  シナリオ ,  分極 ,  キュー ,  学習 ,  顔