用于虹膜呈现攻击检测的注意力引导网络
计算机视觉与模式识别
2020-10-27 v1
摘要
卷积神经网络 (CNNs) 正越来越多地用于解决虹膜呈现攻击检测问题。在这项工作中，我们提出注意力引导的虹膜呈现攻击检测 (AG-PAD)，以用注意力机制增强 CNNs。两类注意力模块被独立地附加在骨干网络最后卷积层之上。具体而言，通道注意力模块用于建模特征间的通道间关系，而位置注意力模块用于建模特征间的空间位置关系。采用逐元素求和来融合这两类注意力模块。此外，引入了一种新颖的分层注意力机制。涉及 JHU-APL 专有数据集与基准 LivDet-Iris-2017 数据集的实验表明所提方法取得了有前景的结果。据我们所知，这是首个在虹膜呈现攻击检测中利用注意力机制的工作。
引用
@article{arxiv.2010.12631,
title = {Attention-Guided Network for Iris Presentation Attack Detection},
author = {Cunjian Chen and Arun Ross},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12631},
year = {2020}
}