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J-GLOBAL ID：201702262423456258   整理番号：17A0145449

ラプラシアンスケール空間における最大応答の時間-周波数記述子を用いたスペクトルを超えた顔提示攻撃検出【Powered by NICT】

Face presentation attack detection across spectrum using time-frequency descriptors of maximal response in Laplacian scale-space

著者 (4件)： Raghavendra R. (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU - Gjovik, Norway) ,  Raja Kiran B. (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU - Gjovik, Norway) ,  Marcel Sebastien (Idiap Research Institute, Centre du Parc, 1920-Martigny, Switzerland) ,  Busch Christoph (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU - Gjovik, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IPTA  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： マルチスペクトル顔認識は過去数十年にわたる研究の活発な領域である。しかし,マルチスペクトル顔認識システムの脆弱性は,標的攻撃を検出できるようにするための提示攻撃検出(PAD)(または対策またはアンチスプーフィング)方式の必要性を論じた懸念が増している。本研究では,高通過帯域画像で得られた最大応答,提示した画像のスケール空間分解から得られるからの時間-周波数特徴を効果的に捉えることができる新しい特徴記述子L_αMT_iFを提示した。提案した特徴記述子を示した画像からの変化を表す効果的に使用できることをミクロ集合組織パターンを効果的に捉えることができる。,入力マルチスペクトル顔画像を独立に処理する提案L_αMT_iF特徴を用いた新しいフレームワークを提案した。これらの抽出された特徴は,二分決定を得るために線形サポートベクトルマシン(SVM)を用いて分類する。最後に,最終的な決定を得るためにまたルールを用いて,意思決定融合を行った。提案した方式の有効性を示していることを公的に利用可能なマルチスペクトル顔データセットについて拡大実験を行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 集合組織 ,  *スペクトル ,  意思決定 ,  画像 ,  顔画像 ,  線形性 ,  *統制索引語 ,  サポートベクトルマシン ,  *Laplace演算子
準シソーラス用語： 特徴記述子 ,  通過帯域 ,  脆弱性 ,  顔認識 ,  多重スペクトル ,  *スケール空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ラプラシアン ,  スケール空間 ,  応答 ,  記述子 ,  スペクトル ,  顔 ,  攻撃