あなたのフェース検出器は偽造防止機能を備えていますか？マルチチャネルフェース検出器を用いたフェースプレゼンテーション攻撃検出

一般的な顔認識パイプラインにおいて、顔検出器の役割は顔領域を局所化することである。しかし、顔検出器は顔に見える領域を検出するだけで、その顔が実際の生きた顔かどうかは無視するため、システム全体が提示攻撃（presentation attack）に対して脆弱となる。本研究では、顔検出器のタスクを「実際の生きた顔」を検出することに再定式化することで、提示攻撃の脅威を排除することを試みる。可視光スペクトル画像のみを用いる場合、このタスクは困難であるが、市販のデバイス（例えばカラー、深度、赤外線チャネルなど）から得られるマルチチャネル情報を活用することで、マルチチャネル顔検出器を設計する。提案手法は、別途提示攻撃検出モジュールを設ける必要なく、生きた顔検出器として機能するため、追加の計算負荷なしに実用的に信頼性の高いシステムを実現できる。本研究の核心的なアイデアは、異なるチャネルから得られる統合表現を用いた単段階オブジェクト検出フレームワークを活用し、PAD（Presentation Attack Detection）タスクを実現することにある。提案フレームワークの有効性を確認するため、多様な攻撃パターンを含むマルチチャネルWMCAデータセット上で評価を行った。