Flickr-PAD: New Face High-Resolution Presentation Attack Detection Database

要約

タイトル：Flickr-PAD：新しい高解像度のプレゼンテーション攻撃検知データベース

要約：
– プレゼンテーション攻撃検知は現在非常に活発な研究分野である。
– これまでのいくつかのデータベースは、ビデオから抽出した画像を使用しているが、多くは画質が低く、画像サイズも小さい問題がある。
– 今日のスマートフォンなどのカメラでは高品質かつ大きい解像度での画像が取得されるため、実際の遠隔生体認証システムシナリオを示すものがない。
– この研究は、オープンアクセスのFlickr画像を基に、画像品質の多様性を高めるために作成された新しいPADデータベース、「Flickr-PAD」を紹介する。
– 手作りのデータベースは、高品質の印刷およびスクリーンシナリオを示しており、これにより研究者はより広範なデータベースで新しいアルゴリズムを既存のアルゴリズムと比較することができる。
– このデータベースは他の研究者にも利用可能である。
– MobileNet-V3 (smallおよびlarge)とEfficientNet-B0に基づく3つのPADモデルをトレーニングおよび評価するために、leave-one-outプロトコルが使用された。
– 最も優れた結果はMobileNet-V3 largeで、BPCER10が7.08％、BPCER20が11.15％であった。

要約(オリジナル)

Nowadays, Presentation Attack Detection is a very active research area. Several databases are constituted in the state-of-the-art using images extracted from videos. One of the main problems identified is that many databases present a low-quality, small image size and do not represent an operational scenario in a real remote biometric system. Currently, these images are captured from smartphones with high-quality and bigger resolutions. In order to increase the diversity of image quality, this work presents a new PAD database based on open-access Flickr images called: ‘Flickr-PAD’. Our new hand-made database shows high-quality printed and screen scenarios. This will help researchers to compare new approaches to existing algorithms on a wider database. This database will be available for other researchers. A leave-one-out protocol was used to train and evaluate three PAD models based on MobileNet-V3 (small and large) and EfficientNet-B0. The best result was reached with MobileNet-V3 large with BPCER10 of 7.08% and BPCER20 of 11.15%.

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