Ansiktsigenkänning har uppnått aldrig tidigare skådade resultat och överträffar den mänskliga förmågan i vissa scenarier. Dessa automatiska lösningar är dock inte färdiga för produktion eftersom de lätt kan luras av enkla identitetsattacker. Och även om stora ansträngningar har gjorts för att utveckla anti-spoofing modeller, är deras generaliseringskapacitet fortfarande en utmaning i verkliga scenarier. I detta dokument introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt som omformulerar problemet Generalized Presentation Attack Detection (GPAD) ur ett anomalidetekteringsperspektiv. Tekniskt föreslås en djup metrisk inlärningsmodell, där en trippel fokal förlust används som en legalisering för en ny förlust myntad "metrisk-softmax", som är ansvarig för att vägleda inlärningsprocessen mot mer diskriminerande egenskaper representationer i ett inbäddat utrymme. Slutligen visar vi fördelarna med vår djupa anomali upptäckt arkitektur, genom att införa några-shot en efterhandssannolikhet uppskattning som inte behöver någon klassificering för att utbildas på de inlärda funktioner. Vi utför omfattande experiment med hjälp av GRAD-GPAD ramverket som ger den största aggregerade datauppsättningen för ansikte GPAD. Resultaten bekräftar att vår strategi kan överträffa alla toppmoderna metoder med stor marginal.
Arbetet i REF introducerar en metod där en djup metrisk inlärningsmodell föreslås med hjälp av en trefaldig fokal förlust som legalisering för den så kallade metrisk-softmax-metoden.
Deep Anomaly Detection for Generalized Face Anti-Spoofing
{'venue': 'CVPR Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}