論文の概要: Cyclically Disentangled Feature Translation for Face Anti-spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03651v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 14:12:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 16:23:47.815990
• Title: Cyclically Disentangled Feature Translation for Face Anti-spoofing
• Title（参考訳）: 顔アンチ・スプーフィングのための周期的不整形特徴翻訳
• Authors: Haixiao Yue, Keyao Wang, Guosheng Zhang, Haocheng Feng, Junyu Han, Errui Ding, Jingdong Wang
• Abstract要約: 循環不整合特徴変換ネットワーク(CDFTN)と呼ばれる新しい領域適応手法を提案する。 CDFTNは、(1)ソースドメイン不変の生長特徴と2)ドメイン固有のコンテンツ特徴とを持つ擬似ラベル付きサンプルを生成する。 ソースドメインラベルの監督の下で、合成擬似ラベル付き画像に基づいてロバスト分類器を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.70377630461084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current domain adaptation methods for face anti-spoofing leverage labeled source domain data and unlabeled target domain data to obtain a promising generalizable decision boundary. However, it is usually difficult for these methods to achieve a perfect domain-invariant liveness feature disentanglement, which may degrade the final classification performance by domain differences in illumination, face category, spoof type, etc. In this work, we tackle cross-scenario face anti-spoofing by proposing a novel domain adaptation method called cyclically disentangled feature translation network (CDFTN). Specifically, CDFTN generates pseudo-labeled samples that possess: 1) source domain-invariant liveness features and 2) target domain-specific content features, which are disentangled through domain adversarial training. A robust classifier is trained based on the synthetic pseudo-labeled images under the supervision of source domain labels. We further extend CDFTN for multi-target domain adaptation by leveraging data from more unlabeled target domains. Extensive experiments on several public datasets demonstrate that our proposed approach significantly outperforms the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 顔アンチスプーフィングの現在のドメイン適応法は、ラベル付きソースドメインデータとラベルなしターゲットドメインデータを利用して、有望な一般化可能な決定境界を得る。 しかし,これらの手法では,照度,顔のカテゴリ,スプーフタイプなどの領域差によって最終分類性能を低下させるような,ドメイン不変性の特徴的乱れを完璧に実現することが通常困難である。 本研究では,cdftn(cyclicly disentangled feature translation network)と呼ばれる新しいドメイン適応手法を提案する。 具体的には、CDFTNは、以下の擬似ラベル付きサンプルを生成する。 1) ソースドメイン不変の生長特徴 2) ドメイン固有のコンテンツ特徴を対象とし、ドメイン敵のトレーニングによって絡み合う。 ロバスト分類器は、ソースドメインラベルの監督下で合成擬似ラベル画像に基づいて訓練される。 さらに,マルチターゲットドメイン適応のためのcdftnを拡張し,よりラベルなしのターゲットドメインのデータを活用する。 いくつかの公開データセットに対する大規模な実験は、提案手法が芸術の状態を著しく上回ることを示した。

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