Ansikte anti-spoofing är viktigt för säkerheten i ansiktsigenkänningssystem. Tidigare arbeten med djupövervakad inlärning har visat sig vara effektiva för ansiktsskydd. De betraktade dock endast djupet som en extra övervakning i den enda ramen. Olika från dessa metoder utvecklar vi en ny metod för att uppskatta djupinformation från flera RGB-ramar och föreslår en djupövervakad arkitektur som effektivt kan koda spatiotemporal information för presentation attack detektion. Den innehåller två nya moduler: optiskt flödesstyrt funktionsblock (OFFB) och konvolutionsstyrd återkommande enheter (ConvGRU) modul, som är utformade för att extrahera kortsiktiga och långsiktiga rörelser för att diskriminera levande och spoofing ansikten. Omfattande experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna resultat på fyra referensdatauppsättningar, nämligen OULU-NPU, SiW, CASIA-MFSD och Replay-Attack.
Wang m.fl. REF kombinerade temporal rörelse och ansiktsdjup för att skilja mellan levande och spoofing ansikten.
Exploiting temporal and depth information for multi-frame face anti-spoofing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}