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。

関連論文リスト

• DiffusionFace: Towards a Comprehensive Dataset for Diffusion-Based Face Forgery Analysis [71.40724659748787]
  DiffusionFaceは、最初の拡散ベースのフェイスフォージェリーデータセットである。 非条件およびテキストガイドの顔画像生成、Img2Img、Inpaint、Diffusionベースの顔交換アルゴリズムなど、さまざまなフォージェリーカテゴリをカバーする。 重要なメタデータと、評価のための実世界のインターネットソースの偽顔画像データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T11:32:44Z)
• Real Face Foundation Representation Learning for Generalized Deepfake Detection [74.4691295738097]
  ディープフェイク技術の出現は、個人のプライバシーと公共の安全に脅威をもたらすため、社会的な問題となっている。 十分な偽の顔を集めることはほぼ不可能であり、既存の検出器があらゆる種類の操作に一般化することは困難である。 本稿では,大規模な実顔データセットから一般表現を学習することを目的としたリアルフェイスファウンデーション表現学習(RFFR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T08:27:56Z)
• Learning Facial Liveness Representation for Domain Generalized Face Anti-spoofing [25.07432145233952]
  Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔のスプーフ攻撃と本物とを区別することを目的としている。 スプーフ攻撃の種類が事前に知られていると仮定するのは現実的ではない。 本稿では、前述のドメイン一般化顔偽造防止タスクに対処する深層学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T16:13:24Z)
• On the (Limited) Generalization of MasterFace Attacks and Its Relation to the Capacity of Face Representations [11.924504853735645]
  実験および理論的研究におけるMasterFace攻撃の一般化可能性について検討する。 顔空間のアイデンティティが適切に分離されていると仮定して、顔容量と最大MasterFaceカバレッジを推定する。 MasterFacesは顔認識システムに対する脅威ではなく、顔認識モデルの堅牢性を高めるツールである、と結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T13:02:41Z)
• End2End Occluded Face Recognition by Masking Corrupted Features [82.27588990277192]
  最先端の一般的な顔認識モデルは、隠蔽された顔画像に対してうまく一般化しない。 本稿では,1つのエンドツーエンドのディープニューラルネットワークに基づいて,オクルージョンに頑健な新しい顔認識手法を提案する。 我々のアプローチは、深い畳み込みニューラルネットワークから破損した特徴を発見し、動的に学習されたマスクによってそれらをきれいにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-21T09:08:41Z)
• DotFAN: A Domain-transferred Face Augmentation Network for Pose and Illumination Invariant Face Recognition [94.96686189033869]
  本稿では,3次元モデルを用いたドメイン転送型顔強調ネットワーク(DotFAN)を提案する。 DotFANは、他のドメインから収集された既存のリッチフェイスデータセットから抽出された知識に基づいて、入力顔の一連の変種を生成することができる。 実験によると、DotFANは、クラス内の多様性を改善するために、小さな顔データセットを増やすのに有益である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T08:16:34Z)
• Dual-Attention GAN for Large-Pose Face Frontalization [59.689836951934694]
  本稿では,フォトリアリスティック顔フロンダル化のためのDA-GAN(Dual-Attention Generative Adversarial Network)を提案する。 具体的には、ローカル機能と長距離依存関係を統合するために、自己アテンションベースのジェネレータが導入された。 顔領域の局所的特徴を強調するために,新しい顔認識に基づく識別器を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-17T20:00:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。