Ansikte anti-spoofing är utformad för att förhindra ansiktsigenkänning system från att erkänna falska ansikten som äkta användare. Medan avancerade anti-spoofing metoder utvecklas, skapas också nya typer av spoof attacker och blir ett hot mot alla befintliga system. Vi definierar upptäckten av okända spoof attacker som Zero-Shot Face Anti-spoofing (ZSFA). Tidigare ZSFA arbetar bara studera 1-2 typer av spoof attacker, såsom print/replay, vilket begränsar insikten om detta problem. I detta arbete undersöker vi ZSFA-problemet i ett brett spektrum av 13 typer av spoof attacker, inklusive tryck, replay, 3D mask, och så vidare. En roman Deep Tree Network (DTN) föreslås dela upp spoofproverna i semantiska undergrupper på ett oövervakat sätt. När ett dataprov anländer, är kända eller okända attacker, DTN leder det till den mest liknande spoof kluster, och gör binära beslut. Dessutom, för att möjliggöra studien av ZSFA, introducerar vi den första ansikte anti-spoofing databas som innehåller olika typer av spoof attacker. Experiment visar att vår föreslagna metod uppnår toppmodernt på flera testprotokoll av ZSFA.
I en alternativ studie REF togs upptäckt av okända PA's upp i ett scenario med Zero-Shot Face Antispoofing (ZSFA) via ett djupt trädnätverk (DTN) för att dela upp PA-proven i semantiska undergrupper på ett oövervakat sätt.
Deep Tree Learning for Zero-Shot Face Anti-Spoofing
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}