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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 577 - 580 (4page)
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Face presentation attack detection (PAD) is critical for securing face recognition systems by identifying attempts to deceive the system, such as using printed photos, videos, or masks to mimic a legitimate user's biometric traits. This paper introduces an enhanced PAD solution with the improved MobileNetV2 model by incorporating “deformable convolution”. By replacing the typical convolution layer with a deformable one, the model better handles spatial variations and extracts stronger features. Experiments on the Replay-Mobile (RM) and Rose-Youtu (RY) datasets show the method's effectiveness, achieving an HTER of 0.0 on RM and 1.26% on RY, demonstrating superior performance in attack detection.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Proposed Structures
Ⅲ. Experimental Results
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES
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