論文の概要: Multi-Frames Temporal Abnormal Clues Learning Method for Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04076v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 11:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:39:00.415390
• Title: Multi-Frames Temporal Abnormal Clues Learning Method for Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: 顔アンチスプーフィングのための多フレーム時間異常曲線学習法
• Authors: Heng Cong, Rongyu Zhang, Jiarong He, Jin Gao
• Abstract要約: 微分フィルタと残差ピラミッドを用いた新しい時間的特徴融合ネットワークであるEulerNetを提案する。 顔のランドマークに基づく軽量なサンプルラベリング法は,大規模サンプルを低コストでラベル付けするように設計されている。 さまざまなモバイルエンドポイントを使用して3万のライブおよびスプーフィングサンプルを収集し、実際の環境でさまざまな形式の攻撃を再現するデータセットを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.425778537904557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face anti-spoofing researches are widely used in face recognition and has received more attention from industry and academics. In this paper, we propose the EulerNet, a new temporal feature fusion network in which the differential filter and residual pyramid are used to extract and amplify abnormal clues from continuous frames, respectively. A lightweight sample labeling method based on face landmarks is designed to label large-scale samples at a lower cost and has better results than other methods such as 3D camera. Finally, we collect 30,000 live and spoofing samples using various mobile ends to create a dataset that replicates various forms of attacks in a real-world setting. Extensive experiments on public OULU-NPU show that our algorithm is superior to the state of art and our solution has already been deployed in real-world systems servicing millions of users.
• Abstract（参考訳）: フェイスアンチスプーフィング研究は顔認識に広く使われており、業界や学者から注目を集めている。 本稿では,差分フィルタと残差ピラミッドを用いて連続フレームから異常な手がかりを抽出・増幅する新しい時間的特徴融合ネットワークであるeulernetを提案する。 顔ランドマークに基づく軽量なサンプルラベリング手法は,大規模なサンプルを低コストでラベリングし,3dカメラなどの他の方法よりも優れた結果が得られるように設計されている。 最後に、さまざまなモバイルエンドポイントを使用して3万のライブおよびスプーフィングサンプルを収集し、実際の環境でさまざまな形式の攻撃を再現するデータセットを作成します。 公開OULU-NPUの大規模な実験により,我々のアルゴリズムは最先端技術よりも優れており,我々のソリューションはすでに数百万人のユーザを対象とする現実世界のシステムに展開されている。

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