論文の概要: Generalized Face Liveness Detection via De-spoofing Face Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09006v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 06:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 16:52:01.839128
• Title: Generalized Face Liveness Detection via De-spoofing Face Generator
• Title（参考訳）: de-spoofing face generatorによる顔のライブネス検出
• Authors: Xingming Long, Shiguang Shan and Jie Zhang
• Abstract要約: 以前のFace Anti-Spoofing (FAS) の作業は、目に見えない領域における一般化という課題に直面している。 De-spoofing Face Generator (DFG) によるモデル一般化を改善するために, 現実の顔を利用する Anomalous cue Guided FAS (AG-FAS) 方式を実行する。 次に,Anomalous cue Guided FAS feature extract Network (AG-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.7043386978171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous Face Anti-spoofing (FAS) works face the challenge of generalizing in unseen domains. One of the major problems is that most existing FAS datasets are relatively small and lack data diversity. However, we find that there are numerous real faces that can be easily achieved under various conditions, which are neglected by previous FAS works. In this paper, we conduct an Anomalous cue Guided FAS (AG-FAS) method, which leverages real faces for improving model generalization via a De-spoofing Face Generator (DFG). Specifically, the DFG trained only on the real faces gains the knowledge of what a real face should be like and can generate a "real" version of the face corresponding to any given input face. The difference between the generated "real" face and the input face can provide an anomalous cue for the downstream FAS task. We then propose an Anomalous cue Guided FAS feature extraction Network (AG-Net) to further improve the FAS feature generalization via a cross-attention transformer. Extensive experiments on a total of nine public datasets show our method achieves state-of-the-art results under cross-domain evaluations with unseen scenarios and unknown presentation attacks.
• Abstract（参考訳）: 以前のface anti-spoofing (fas) は、未発見の領域を一般化するという課題に直面している。 大きな問題の1つは、既存のFASデータセットが比較的小さく、データの多様性が欠けていることである。 しかし,これまでのfasでは無視された様々な条件下で容易に達成できる実顔が多数存在することが判明した。 本稿では,現実の顔を活用してデスプーフィングフェイスジェネレータ(DFG)によるモデル一般化を改善する,Anomalous cue Guided FAS(AG-FAS)手法を提案する。 具体的には、実顔のみに訓練されたdfgは、実顔がどんなものであるかの知識を得て、任意の入力顔に対応する「実顔」バージョンを生成することができる。 生成された「現実」の顔と入力面との差は、下流のfasタスクに異常な手がかりを与えることができる。 次に,Anomalous cue Guided FAS feature extract Network (AG-Net)を提案する。 9つの公開データセットの総合的な実験により、未知のシナリオと未知のプレゼンテーションアタックを用いたクロスドメイン評価により、最先端の結果が得られた。

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