時間的眼球ダイナミクスに基づくイベントベース・ライブネス検出：探索的アプローチ

概要: 顔のライブネス検出（liveness detection）はRGBカメラを用いて広く研究されており、制御された環境下では強い性能を達成しているものの、センサ間や攻撃シナリオをまたいだ一般化にはしばしば失敗する。本研究では、時間的な眼球のダイナミクスに基づくライブネス検出のための代替センシング手段としてイベントカメラを検討する。イベントカメラは、マイクロ秒の解像度で輝度の疎で非同期な変化を捉えるため、サッカードのような高速な眼球運動を精密に解析できる。リプレイ攻撃は、時間的な再サンプリングや表示アーティファクトによって、これらのダイナミクスを忠実に再現できない。その結果、イベント領域では識別可能な時空間パターンが生じる。そこで我々は、RGBE-Gazeをリプレイ攻撃記録で拡張するデータ収集プロトコルを設計し、ライブネス検出のためのイベントベースの偽（fake）対応データを作成する。さらに、眼領域からイベント駆動の時間的特徴を解析し、眼球運動のセグメンテーションおよびライブネス分類に対する有効性を評価する。結果として、イベントベースの表現は真正のシーケンスとリプレイされたシーケンスとの信頼できる識別を可能にし、スパイキング畳み込みニューラルネットワークにより最大95.37%のトップ1精度を達成した。これらの予備的な知見は、堅牢で低遅延なライブネス検出に向けたイベントベースセンシングの可能性を示している。