論文の概要: Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14948v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 19:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:29:26.437401
• Title: Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey
• Title（参考訳）: face anti-spoofingのためのディープラーニング: 調査
• Authors: Zitong Yu, Yunxiao Qin, Xiaobai Li, Chenxu Zhao, Zhen Lei, Guoying Zhao
• Abstract要約: 対面防止(FAS)は、プレゼンテーションアタック(PA)から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っているため、近年注目を集めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.42603610773931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face anti-spoofing (FAS) has lately attracted increasing attention due to its vital role in securing face recognition systems from presentation attacks (PAs). As more and more realistic PAs with novel types spring up, traditional FAS methods based on handcrafted features become unreliable due to their limited representation capacity. With the emergence of large-scale academic datasets in the recent decade, deep learning based FAS achieves remarkable performance and dominates this area. However, existing reviews in this field mainly focus on the handcrafted features, which are outdated and uninspiring for the progress of FAS community. In this paper, to stimulate future research, we present the first comprehensive review of recent advances in deep learning based FAS. It covers several novel and insightful components: 1) besides supervision with binary label (e.g., '0' for bonafide vs. '1' for PAs), we also investigate recent methods with pixel-wise supervision (e.g., pseudo depth map); 2) in addition to traditional intra-dataset evaluation, we collect and analyze the latest methods specially designed for domain generalization and open-set FAS; and 3) besides commercial RGB camera, we summarize the deep learning applications under multi-modal (e.g., depth and infrared) or specialized (e.g., light field and flash) sensors. We conclude this survey by emphasizing current open issues and highlighting potential prospects.
• Abstract（参考訳）: 対面防止(FAS)は、プレゼンテーションアタック(PA)から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っているため、近年注目を集めている。 新たなタイプのPAが出現するにつれて、手作りの特徴に基づく従来のFAS手法は、表現能力の制限により信頼性が低下する。 近年の大規模学術データセットの出現に伴い、ディープラーニングベースのFASは目覚ましいパフォーマンスを達成し、この分野を支配している。 しかし、この分野の既存のレビューは主に手作りの機能に焦点を当てており、fasコミュニティの進歩のために時代遅れでインスパイアされていない。 本稿では,今後の研究を促進するために,ディープラーニングに基づくFASの最近の進歩を包括的に概観する。 It covers several novel and insightful components: 1) besides supervision with binary label (e.g., '0' for bonafide vs. '1' for PAs), we also investigate recent methods with pixel-wise supervision (e.g., pseudo depth map); 2) in addition to traditional intra-dataset evaluation, we collect and analyze the latest methods specially designed for domain generalization and open-set FAS; and 3) besides commercial RGB camera, we summarize the deep learning applications under multi-modal (e.g., depth and infrared) or specialized (e.g., light field and flash) sensors. この調査は、現在のオープンな問題を強調し、潜在的な可能性を強調して結論づける。

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