視覚言語事前学習モデルの微調整による顔プレゼンテーション攻撃検出の強化

この研究は、顔認識システムにおける重要な脆弱性、すなわちプレゼンテーション攻撃の検出改善に焦点を当てています。 視覚言語事前学習モデルを活用するというアプローチは、堅牢なセキュリティソリューションにとって有望な研究分野です。

• •この論文では、顔プレゼンテーション攻撃の検出への視覚言語モデルの応用を探求しています。
• •新しい攻撃タイプへの適応を可能にする、増分学習に焦点を当てています。
• •この研究は、なりすましに対する顔認識システムの堅牢性の向上に貢献します。