論文の概要: Single-Side Domain Generalization for Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14043v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 09:32:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:11:30.557528
• Title: Single-Side Domain Generalization for Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: 顔アンチスプーフィングのための一側ドメイン一般化
• Authors: Yunpei Jia, Jie Zhang, Shiguang Shan, Xilin Chen
• Abstract要約: 対面型アンチスプーフィングの一般化能力を向上させるために,エンドツーエンドの単一側ドメイン一般化フレームワークを提案する。 提案手法は,4つの公開データベース上での最先端手法よりも効果的かつ優れた手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.79161815884126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing domain generalization methods for face anti-spoofing endeavor to extract common differentiation features to improve the generalization. However, due to large distribution discrepancies among fake faces of different domains, it is difficult to seek a compact and generalized feature space for the fake faces. In this work, we propose an end-to-end single-side domain generalization framework (SSDG) to improve the generalization ability of face anti-spoofing. The main idea is to learn a generalized feature space, where the feature distribution of the real faces is compact while that of the fake ones is dispersed among domains but compact within each domain. Specifically, a feature generator is trained to make only the real faces from different domains undistinguishable, but not for the fake ones, thus forming a single-side adversarial learning. Moreover, an asymmetric triplet loss is designed to constrain the fake faces of different domains separated while the real ones aggregated. The above two points are integrated into a unified framework in an end-to-end training manner, resulting in a more generalized class boundary, especially good for samples from novel domains. Feature and weight normalization is incorporated to further improve the generalization ability. Extensive experiments show that our proposed approach is effective and outperforms the state-of-the-art methods on four public databases.
• Abstract（参考訳）: フェース・アンチ・スプーフィングの既存の領域一般化手法は、一般化を改善するために共通の微分特徴を抽出する。 しかし、異なる領域の偽顔間での分布の相違が大きいため、偽顔に対してコンパクトで一般化された特徴空間を求めることは困難である。 本研究では,対面型アンチスプーフィングの一般化能力を向上させるために,エンドツーエンドのシングルサイドドメイン一般化フレームワーク(SSDG)を提案する。 主なアイデアは一般化された機能空間を学習することであり、現実の顔の特徴分布はコンパクトであり、偽の顔はドメインに分散しているが、各ドメイン内でコンパクトである。 具体的には、機能ジェネレータは、異なるドメインの実際の顔だけを識別できないように訓練するが、偽の顔は見分けがつかない。 さらに、非対称三重項損失は、実領域が集約されている間に異なる領域の偽の顔が分離されるのを制限するように設計されている。 上記の2つのポイントはエンドツーエンドのトレーニング方法で統一されたフレームワークに統合され、より一般化されたクラス境界、特に新しいドメインのサンプルに適している。 一般化能力をさらに向上させるために、特徴量および重量正規化が組み込まれている。 大規模な実験の結果,提案手法は4つの公開データベース上での最先端手法よりも優れていることがわかった。

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