論文の概要: Generative Domain Adaptation for Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10015v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 16:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:56:45.548338
• Title: Generative Domain Adaptation for Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: Face Anti-Spoofingのための生成ドメイン適応
• Authors: Qianyu Zhou, Ke-Yue Zhang, Taiping Yao, Ran Yi, Kekai Sheng, Shouhong Ding, Lizhuang Ma
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(UDA)に基づくアンチスプーフィングアプローチは、ターゲットシナリオに対する有望なパフォーマンスのために注目を集めている。 既存のUDA FASメソッドは、通常、セマンティックな高レベルの機能の分布を整列することで、トレーニングされたモデルをターゲットドメインに適合させる。 対象データをモデルに直接適合させ、画像翻訳により対象データをソースドメインスタイルにスタイリングし、さらに、訓練済みのソースモデルにスタイリングされたデータを入力して分類する、UDA FASの新しい視点を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.12738183385737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face anti-spoofing (FAS) approaches based on unsupervised domain adaption (UDA) have drawn growing attention due to promising performances for target scenarios. Most existing UDA FAS methods typically fit the trained models to the target domain via aligning the distribution of semantic high-level features. However, insufficient supervision of unlabeled target domains and neglect of low-level feature alignment degrade the performances of existing methods. To address these issues, we propose a novel perspective of UDA FAS that directly fits the target data to the models, i.e., stylizes the target data to the source-domain style via image translation, and further feeds the stylized data into the well-trained source model for classification. The proposed Generative Domain Adaptation (GDA) framework combines two carefully designed consistency constraints: 1) Inter-domain neural statistic consistency guides the generator in narrowing the inter-domain gap. 2) Dual-level semantic consistency ensures the semantic quality of stylized images. Besides, we propose intra-domain spectrum mixup to further expand target data distributions to ensure generalization and reduce the intra-domain gap. Extensive experiments and visualizations demonstrate the effectiveness of our method against the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: unsupervised domain adaption(uda)に基づいたface anti-spoofing(fas)アプローチは、ターゲットシナリオの有望なパフォーマンスのために注目を集めている。 既存のUDA FASメソッドは、通常、セマンティックな高レベルの機能の分布を整列することで、トレーニングされたモデルをターゲットドメインに適合させる。 しかし、ラベルのない対象ドメインの監督が不十分で、低レベルの機能アライメントが無視されているため、既存のメソッドのパフォーマンスは低下する。 これらの課題に対処するために, 対象データをモデルに直接適合させるUDA FASの新たな視点, すなわち, 画像翻訳により対象データをソースドメインスタイルにスタイリングし, さらに, 適切に訓練されたソースモデルにスタイリングデータを供給する。 提案するジェネレーティブドメイン適応(gda)フレームワークは、注意深く設計された2つの一貫性制約を組み合わせる。 1)ドメイン間神経統計整合性は、ドメイン間ギャップを狭める際にジェネレータを導く。 2)デュアルレベルのセマンティック一貫性は,スタイリング画像のセマンティック品質を保証する。 さらに,対象データ分布をさらに拡張し,一般化と領域内ギャップの低減を図るため,領域内スペクトル混成を提案する。 本手法の最先端手法に対する有効性を示す実験と可視化を行った。

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