論文の概要: EnfoMax: Domain Entropy and Mutual Information Maximization for Domain Generalized Face Anti-spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08674v2
• Date: Sun, 4 Jun 2023 11:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 02:57:39.159881
• Title: EnfoMax: Domain Entropy and Mutual Information Maximization for Domain Generalized Face Anti-spoofing
• Title（参考訳）: enfomax: domain generalized face anti-spoofingにおけるドメインエントロピーと相互情報最大化
• Authors: Tianyi Zheng
• Abstract要約: Face Anti-Spoofing (FAS) 法はドメイン内の設定でよく機能する。 ドメイン一般化(DG)法はFASにおいて注目されている。 本稿では,情報理論を用いてドメイン間FASタスクを解析するEnfoMaxフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The face anti-spoofing (FAS) method performs well under intra-domain setups. However, its cross-domain performance is unsatisfactory. As a result, the domain generalization (DG) method has gained more attention in FAS. Existing methods treat FAS as a simple binary classification task and propose a heuristic training objective to learn domain-invariant features. However, there is no theoretical explanation of what a domain-invariant feature is. Additionally, the lack of theoretical support makes domain generalization techniques such as adversarial training lack training stability. To address these issues, this paper proposes the EnfoMax framework, which uses information theory to analyze cross-domain FAS tasks. This framework provides theoretical guarantees and optimization objectives for domain-generalized FAS tasks. EnfoMax maximizes the domain entropy and mutual information of live samples in source domains without using adversarial learning. Experimental results demonstrate that our approach performs well on extensive public datasets and outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: face anti-spoofing (FAS) 法はドメイン内の設定でよく機能する。 しかし、そのクロスドメインのパフォーマンスは満足できない。 その結果,領域一般化(DG)法はFASにおいて注目されている。 既存の手法では、FASを単純なバイナリ分類タスクとして扱い、ドメイン不変の特徴を学習するためのヒューリスティックな学習目標を提案する。 しかし、ドメイン不変の特徴が何であるかの理論的な説明はない。 さらに、理論的支援の欠如により、敵の訓練のような領域一般化技術は訓練安定性を欠いている。 そこで本稿では,情報理論を用いてクロスドメインfasタスクを分析するenfomaxフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ドメイン一般化FASタスクに対する理論的保証と最適化の目的を提供する。 enfomaxは、逆学習を用いることなく、ソースドメイン内のライブサンプルのドメインエントロピーと相互情報を最大化する。 実験の結果,我々のアプローチは広範な公開データセット上で良好に動作し,最先端の手法よりも優れていることがわかった。

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