Detection of Face Morphing Attacks by Deep Learning

Digital Forensics and Watermarking - Lecture Notes in Computer Science ◽

10.1007/978-3-319-64185-0_9 ◽

2017 ◽

pp. 107-120 ◽

Cited By ~ 28

Author(s):

Clemens Seibold ◽

Wojciech Samek ◽

Anna Hilsmann ◽

Peter Eisert

Keyword(s):

Deep Learning ◽

Face Morphing

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Humans Versus Deep Learning: Detection of Face Morphing as a Peril

Advances in Mechanical Engineering - Lecture Notes in Mechanical Engineering ◽

10.1007/978-981-16-0942-8_12 ◽

2021 ◽

pp. 133-145

Author(s):

Aneerban Chakraborty ◽

Rakshana Bagavathi ◽

Dhyanendra Jain ◽

Yamini Ratawal

Keyword(s):

Deep Learning ◽

Face Morphing

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Deep Learning

10.1017/cbo9780511780295 ◽

2009 ◽

Cited By ~ 94

Author(s):

Stellan Ohlsson

Keyword(s):

Deep Learning

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Intelligence artificielle : le futur de l’Orthodontie ?

Revue d Orthopédie Dento-Faciale ◽

10.1051/odf/2019026 ◽

2019 ◽

Vol 53 (3) ◽

pp. 281-294

Author(s):

Jean-Michel Foucart ◽

Augustin Chavanne ◽

Jérôme Bourriau

Keyword(s):

Big Data ◽

Deep Learning ◽

Intelligence Artificielle ◽

Set Up

Nombreux sont les apports envisagés de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. En orthodontie, plusieurs solutions automatisées sont disponibles depuis quelques années en imagerie par rayons X (analyse céphalométrique automatisée, analyse automatisée des voies aériennes) ou depuis quelques mois (analyse automatique des modèles numériques, set-up automatisé; CS Model +, Carestream Dental™). L’objectif de cette étude, en deux parties, est d’évaluer la fiabilité de l’analyse automatisée des modèles tant au niveau de leur numérisation que de leur segmentation. La comparaison des résultats d’analyse des modèles obtenus automatiquement et par l’intermédiaire de plusieurs orthodontistes démontre la fiabilité de l’analyse automatique; l’erreur de mesure oscillant, in fine, entre 0,08 et 1,04 mm, ce qui est non significatif et comparable avec les erreurs de mesures inter-observateurs rapportées dans la littérature. Ces résultats ouvrent ainsi de nouvelles perspectives quand à l’apport de l’IA en Orthodontie qui, basée sur le deep learning et le big data, devrait permettre, à moyen terme, d’évoluer vers une orthodontie plus préventive et plus prédictive.

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