論文の概要: Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18817v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 01:54:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:35:39.603695
• Title: Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: 対面アンチスプーフィングのためのグラディエントアライメント
• Authors: Binh M. Le, Simon S. Woo
• Abstract要約: 本稿では,新たな学習目標であるGAC-FASを紹介する。 従来のシャープネス対応最小化器とは異なり、GAC-FASは各領域の上昇点を特定し、一般化勾配の更新を制御する。 ドメイン間FASデータセットの厳密な検証によりGAC-FASの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.517887637150594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in domain generalization (DG) for face anti-spoofing (FAS) have garnered considerable attention. Traditional methods have focused on designing learning objectives and additional modules to isolate domain-specific features while retaining domain-invariant characteristics in their representations. However, such approaches often lack guarantees of consistent maintenance of domain-invariant features or the complete removal of domain-specific features. Furthermore, most prior works of DG for FAS do not ensure convergence to a local flat minimum, which has been shown to be advantageous for DG. In this paper, we introduce GAC-FAS, a novel learning objective that encourages the model to converge towards an optimal flat minimum without necessitating additional learning modules. Unlike conventional sharpness-aware minimizers, GAC-FAS identifies ascending points for each domain and regulates the generalization gradient updates at these points to align coherently with empirical risk minimization (ERM) gradient updates. This unique approach specifically guides the model to be robust against domain shifts. We demonstrate the efficacy of GAC-FAS through rigorous testing on challenging cross-domain FAS datasets, where it establishes state-of-the-art performance. The code is available at https://github.com/leminhbinh0209/CVPR24-FAS.
• Abstract（参考訳）: フェース・アンチ・スプーフィング(FAS)に対する領域一般化(DG)の進歩は注目されている。 従来の手法では、学習目標の設計や、ドメイン固有の特徴を分離するためのモジュールの追加に重点を置いてきた。 しかし、そのようなアプローチはドメイン不変機能の一貫性のあるメンテナンスやドメイン固有機能の完全削除の保証を欠いていることが多い。 さらに、FAS に対する DG の以前のほとんどの研究は、DG に有利であることが示されている局所平坦極小への収束を保証していない。 本稿では,新たな学習目的であるGAC-FASを紹介する。 従来のシャープネス対応最小化器とは異なり、GAC-FASは各領域の上昇点を特定し、これらの点における一般化勾配の更新を規制し、経験的リスク最小化(ERM)勾配の更新と整合する。 このユニークなアプローチは、特にドメインシフトに対して堅牢であるようにモデルを導く。 本稿では,NASデータセットに対する厳密なテストを通じてGAC-FASの有効性を示す。 コードはhttps://github.com/leminhbinh0209/CVPR24-FASで公開されている。

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