論文の概要: Adaptive Mixture of Experts Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09868v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 13:02:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:50:48.955118
• Title: Adaptive Mixture of Experts Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: 顔の汎用化のためのエキスパート学習の適応混合
• Authors: Qianyu Zhou, Ke-Yue Zhang, Taiping Yao, Ran Yi, Shouhong Ding, Lizhuang Ma
• Abstract要約: ドメイン一般化(DG)に基づく反偽造防止アプローチが注目されている。 既存のDGベースのFASアプローチは、様々な目に見えない領域を一般化するために、ドメイン不変の特徴を常に捉えている。 このフレームワークは、ドメイン固有の情報を利用して、目に見えないソースドメインと未知のターゲットドメイン間のリンクを適応的に確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.75738807247752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With various face presentation attacks emerging continually, face anti-spoofing (FAS) approaches based on domain generalization (DG) have drawn growing attention. Existing DG-based FAS approaches always capture the domain-invariant features for generalizing on the various unseen domains. However, they neglect individual source domains' discriminative characteristics and diverse domain-specific information of the unseen domains, and the trained model is not sufficient to be adapted to various unseen domains. To address this issue, we propose an Adaptive Mixture of Experts Learning (AMEL) framework, which exploits the domain-specific information to adaptively establish the link among the seen source domains and unseen target domains to further improve the generalization. Concretely, Domain-Specific Experts (DSE) are designed to investigate discriminative and unique domain-specific features as a complement to common domain-invariant features. Moreover, Dynamic Expert Aggregation (DEA) is proposed to adaptively aggregate the complementary information of each source expert based on the domain relevance to the unseen target domain. And combined with meta-learning, these modules work collaboratively to adaptively aggregate meaningful domain-specific information for the various unseen target domains. Extensive experiments and visualizations demonstrate the effectiveness of our method against the state-of-the-art competitors.
• Abstract（参考訳）: 様々な顔提示攻撃が絶え間なく発生し、ドメイン一般化(DG)に基づく顔反偽造(FAS)アプローチが注目されている。 既存のDGベースのFASアプローチは、様々な目に見えない領域を一般化するために、ドメイン不変の特徴を常に捉えている。 しかし、個々のソースドメインの識別特性や、未知覚ドメインの多様なドメイン固有情報を無視しており、訓練されたモデルは様々な未知覚ドメインに適応するには不十分である。 この問題に対処するために,ドメイン固有の情報を活用して,対象ドメインと対象ドメイン間のリンクを適応的に確立し,さらに一般化を改善するための適応混合学習フレームワーク(AMEL)を提案する。 具体的には、ドメイン特化専門家(Domain-Specific Experts, DSE)は、共通のドメイン不変機能の補完として、識別的およびユニークなドメイン特化特徴を調査するために設計されている。 さらに,対象領域に対するドメインの関連性に基づいて,各ソースエキスパートの補完情報を適応的に集約するために,動的エキスパートアグリゲーション(dea)を提案する。 そしてメタ学習と組み合わせることで、これらのモジュールは協調して、目に見えないさまざまなドメインに対して意味のあるドメイン固有の情報を適応的に集約する。 広範な実験と可視化により,最先端の競争相手に対する提案手法の有効性が実証された。

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