論文の概要: A Dataset and Benchmark Towards Multi-Modal Face Anti-Spoofing Under Surveillance Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15409v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 08:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:55:42.519542
• Title: A Dataset and Benchmark Towards Multi-Modal Face Anti-Spoofing Under Surveillance Scenarios
• Title（参考訳）: 監視シナリオ下でのマルチモーダル顔偽造に対するデータセットとベンチマーク
• Authors: Xudong Chen, Shugong Xu, Qiaobin Ji, Shan Cao
• Abstract要約: AFA(Feature Augment)を用いた注意ベースの顔アンチスプーフィングネットワークを提案し、低品質の顔画像に対するFASを解決します。 我々のモデルは,CASIA-SURFデータセットと提案したGREAT-FASD-Sデータセットの最先端性能を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.296568518106763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face Anti-spoofing (FAS) is a challenging problem due to complex serving scenarios and diverse face presentation attack patterns. Especially when captured images are low-resolution, blurry, and coming from different domains, the performance of FAS will degrade significantly. The existing multi-modal FAS datasets rarely pay attention to the cross-domain problems under deployment scenarios, which is not conducive to the study of model performance. To solve these problems, we explore the fine-grained differences between multi-modal cameras and construct a cross-domain multi-modal FAS dataset under surveillance scenarios called GREAT-FASD-S. Besides, we propose an Attention based Face Anti-spoofing network with Feature Augment (AFA) to solve the FAS towards low-quality face images. It consists of the depthwise separable attention module (DAM) and the multi-modal based feature augment module (MFAM). Our model can achieve state-of-the-art performance on the CASIA-SURF dataset and our proposed GREAT-FASD-S dataset.
• Abstract（参考訳）: Face Anti-Spoofing (FAS)は複雑なサービスシナリオと多様な顔提示攻撃パターンのために難しい問題である。 特に、撮像された画像が解像度が低く、ぼやけており、異なるドメインから来る場合、fasの性能は著しく低下する。 既存のマルチモーダルFASデータセットは、モデルパフォーマンスの研究には影響しないデプロイメントシナリオにおけるクロスドメイン問題にほとんど注意を払わない。 これらの問題を解決するために,マルチモーダルカメラ間の細かな差異を探索し,great-fasd-sと呼ばれる監視シナリオに基づいてクロスドメインのマルチモーダルfasデータセットを構築する。 さらに,FASを低画質の顔画像に向けて解くために,AFA(Feature Augment)を用いたアテンションベースの顔アンチスプーフィングネットワークを提案する。 DAM(Deepwise Separable attention Module)とMFAM(Multi-modal based feature augment Module)から構成されている。 我々のモデルは,CASIA-SURFデータセットと提案したGREAT-FASD-Sデータセットの最先端性能を実現することができる。

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