Ansikte anti-spoofing (även kallad presentation attack detektion) har dragit till sig allt större uppmärksamhet på grund av den höga efterfrågan på säkerhet i ansikte autentiseringssystem. Befintliga CNN-baserade metoder känner ofta väl igen spoofing ansikten när utbildning och tester spoofing prover visar liknande mönster, men deras prestanda skulle sjunka drastiskt på att testa spoofing ansikten av osynliga scener. I detta dokument försöker vi öka dessa metoders allmängiltighet och tillämplighet genom att utforma en CNN-modell med två viktiga nyheter. För det första föreslår vi en enkel men effektiv Total Parwise Confusion (TPC) förlust för CNN utbildning, vilket ökar generaliseringen av de inlärda Presentation Attack (PA) representationer. För det andra införlivar vi en komponent för snabb domänanpassning (FDA) i CNN-modellen för att lindra negativa effekter som orsakas av domänförändringar. Dessutom fungerar vår föreslagna modell, som heter Generalizable Face Authentication CNN (GFA-CNN), på ett multi-task sätt, utföra ansikte anti-spoofing och ansiktsigenkänning samtidigt. Experimentella resultat visar att GFA-CNN överträffar tidigare ansikte anti-spoofing metoder och också väl bevarar identitetsinformationen för indata ansiktsbilder.
Tu m.fl. I REF föreslogs användning av total parvis konfusionsförlust för CNN-utbildning i kombination med en komponent för snabb domänanpassning i CNN-modellen för att ta hänsyn till domänförändringar.
Learning Generalizable and Identity-Discriminative Representations for Face Anti-Spoofing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}