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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09006v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 09:07:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:19.886914
• Title: Generalized Face Liveness Detection via De-fake Face Generator
• Title（参考訳）: デフェイクフェースジェネレータによる一般顔のライブネス検出
• Authors: Xingming Long, Jie Zhang, Shiguang Shan,
• Abstract要約: 以前の顔アンチスプーフィング(FAS)手法は、目に見えない領域に一般化するという課題に直面している。 本稿では,大規模に付加的な現実面を効果的に活用できるAnomalous cue Guided FAS (AG-FAS)法を提案する。 提案手法は,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おいて,最先端の結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.23271636362843
• License:
• Abstract: Previous Face Anti-spoofing (FAS) methods face the challenge of generalizing to unseen domains, mainly because most existing FAS datasets are relatively small and lack data diversity. Thanks to the development of face recognition in the past decade, numerous real face images are available publicly, which are however neglected previously by the existing literature. In this paper, we propose an Anomalous cue Guided FAS (AG-FAS) method, which can effectively leverage large-scale additional real faces for improving model generalization via a De-fake Face Generator (DFG). Specifically, by training on a large-scale real face only dataset, the generator obtains the knowledge of what a real face should be like, and thus has the capability of generating a "real" version of any input face image. Consequently, the difference between the input face and the generated "real" face can be treated as cues of attention for the fake feature learning. With the above ideas, an Off-real Attention Network (OA-Net) is proposed which allocates its attention to the spoof region of the input according to the anomalous cue. 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. Besides, we provide theoretical analysis demonstrating the effectiveness of the proposed anomalous cues.
• Abstract（参考訳）: 既存のFASデータセットは比較的小さく、データの多様性が欠けているため、従来のFAS(Face Anti-spoofing)メソッドは、目に見えないドメインに一般化するという課題に直面している。 過去10年間の顔認識の発展により、多くの実顔画像が公開されているが、既存の文献では無視されている。 本稿では,デフェイクフェースジェネレータ(DFG)によるモデル一般化を効果的に活用する,Anomalous cue Guided FAS (AG-FAS)法を提案する。 具体的には、大規模な実際の顔のみのデータセットをトレーニングすることで、ジェネレータは実際の顔がどのようなものかを知ることができ、任意の入力された顔画像の「リアル」バージョンを生成することができる。 これにより、入力面と生成された「リアル」面との差を偽特徴学習の注意の手がかりとして扱うことができる。 以上の考え方により、異常なキューに従って入力のスプーフ領域に注意を割り当てるオフリアルアテンションネットワーク(OA-Net)が提案される。 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。 また,提案手法の有効性を理論的に検証した。

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