Ansikte anti-spoofing är avgörande för att förhindra ansiktsigenkänning system från en säkerhetsintrång. Tidigare djupt lärande metoder formulera ansikte anti-spoofing som ett binärt klassificeringsproblem. Många av dem kämpar för att fatta lämpliga spoofing signaler och generalisera dåligt. I den här artikeln argumenterar vi för vikten av extra tillsyn för att vägleda inlärningen mot diskriminativa och allmänna signaler. En CNN-RNN-modell lär sig att uppskatta ytans djup med pixelbaserad övervakning och att uppskatta rPPG-signaler med sekvensbaserad övervakning. Det uppskattade djupet och rPPG är sammansmälta för att särskilja levande vs. spoof ansikten. Vidare introducerar vi en ny ansikts-anti-spoofing databas som täcker ett stort utbud av belysning, ämne, och posera variationer. Experiment visar att vår modell uppnår toppmoderna resultat på både intra- och korsdatabastester.
Liu m.fl. REF introducerade SIW, med live- och spoofvideor på 165 individer som täcker ett stort utbud av uttryck, belysning och pose variation.
Learning Deep Models for Face Anti-Spoofing: Binary or Auxiliary Supervision
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}