文献

J-GLOBAL ID：202202275096277923   整理番号：22A1101631

顔のアンチスプーフィングのための多粒度時間特性の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Multi-Granularity Temporal Characteristics for Face Anti-Spoofing

著者 (4件)： Wang Zhuo (Institute of Deep Learning (IDL), Baidu Research, Beijing, China) ,  Wang Qiangchang (Institute of Deep Learning (IDL), Baidu Research, Beijing, China) ,  Deng Weihong (Pattern Recognition and Intelligent System Laboratory, School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Guo Guodong (Institute of Deep Learning (IDL), Baidu Research, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 17  ページ： 1254-1269  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 顔認証システムを確保するためには,顔アンチスポーフィング(FAS)が必須である。デセント性能にもかかわらず,既存の研究は時間的情報を完全に活用する。これは,実と偽顔が高度に類似した空間外観を共有する傾向があるので,必然的に劣った性能をもたらすが,連続したフレーム間の重要な時間的特徴は無視される。本研究では,FASの多粒状性時間特性を学習するための時間変圧器ネットワーク(TTN)を提案した。それは主に時間差注意(TDA),ピラミッド時間凝集(PTA),および時間的深さ差損失(TDL)から成る。第1に,視覚変圧器(ViT)を,包括的局所パッチを利用して,ライブとスプーフ顔の間の微妙な差異を提供するために利用するバックボーンとして使用した。次に,いくつかの重要な局所手がかりを誤るかもしれない大域的顔に関する時間的特徴を学習する代わりに,TDAを開発し,包括的局所パッチのそれぞれで運動感受性キューを抽出した。さらに,TDAをViTの異なる層に挿入し,FAS性能を改善するためにマルチスケール運動感受性局所手がかりを学習した。第2に,異なる被験者がいくつかの行動において異なる視覚テンポを持ち,異なる時間速度をモデル化するのに必要であることを観察した。著者らのPTAは様々なテンポで時間的特徴を示し,多重フレーム間の短距離および長距離関係を構築することができた。第3に,実際の部品に対する深さマップは連続的に変化するが,一方,それらはスプーフ領域に対してゼロのままである。顔部品上の動き特徴を位置付けるために,TDLを提案し,隣接フレーム間の運動パターンがグランドトルースとして設定される顔部分を配置するネットワークをガイドする。知る限りでは,本研究は,変圧器を介して時間特性を学習する最初の試みである。いくつかの挑戦的なタスクに関する定性的および定量的結果は,提案した方法の有用性と有効性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  視覚 ,  *時間 ,  変圧器 ,  ネットワーク ,  特性 ,  感受性 ,  *顔 ,  粒状性 ,  角錐 ,  有効性
準シソーラス用語： 被験者 ,  マルチスケール ,  長距離 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔 ,  スプーフィング ,  粒度 ,  学習