論文の概要: FaceCat: Enhancing Face Recognition Security with a Unified Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09193v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 07:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:29:21.805904
- Title: FaceCat: Enhancing Face Recognition Security with a Unified Diffusion Model
- Title（参考訳）: FaceCat: 統一拡散モデルによる顔認識セキュリティの強化
- Authors: Jiawei Chen, Xiao Yang, Yinpeng Dong, Hang Su, Zhaoxia Yin,
- Abstract要約: 対面防止(FAS)と対向検出(FAD)は、顔認識システムの安全性を確保するための重要な技術であると考えられている。
本研究の目的は,1) 顔下特徴表現と2) トレーニングデータの不足という2つの主要な障害を突破することで,この目標を達成することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.0523477092216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face anti-spoofing (FAS) and adversarial detection (FAD) have been regarded as critical technologies to ensure the safety of face recognition systems. However, due to limited practicality, complex deployment, and the additional computational overhead, it is necessary to implement both detection techniques within a unified framework. This paper aims to achieve this goal by breaking through two primary obstacles: 1) the suboptimal face feature representation and 2) the scarcity of training data. To address the limited performance caused by existing feature representations, motivated by the rich structural and detailed features of face diffusion models, we propose FaceCat, the first approach leveraging the diffusion model to simultaneously enhance the performance of FAS and FAD. Specifically, FaceCat elaborately designs a hierarchical fusion mechanism to capture rich face semantic features of the diffusion model. These features then serve as a robust foundation for a lightweight head, designed to execute FAS and FAD simultaneously. Due to the limitations in feature representation that arise from relying solely on single-modality image data, we further propose a novel text-guided multi-modal alignment strategy that utilizes text prompts to enrich feature representation, thereby enhancing performance. To combat data scarcity, we build a comprehensive dataset with a wide range of 28 attack types, offering greater potential for a unified framework in facial security. Extensive experiments validate the effectiveness of FaceCat generalizes significantly better and obtains excellent robustness against common input transformations.
- Abstract（参考訳）: 対面防止(FAS)と対向検出(FAD)は、顔認識システムの安全性を確保するための重要な技術であると考えられている。
しかし、実用性や複雑な展開、計算オーバーヘッドの増大により、統合されたフレームワーク内で両方の検出技術を実装する必要がある。
本稿では,2つの障害を突破することで,この目標を達成することを目的とする。
1) 顔下特徴表現及び特徴表現
2)トレーニングデータの不足。
顔拡散モデルの豊富な構造的・詳細な特徴を動機として,既存の特徴表現による限られた性能に対処するため,FASとFADの性能を同時に向上するために拡散モデルを利用した最初のアプローチであるFaceCatを提案する。
特に、FaceCatは拡散モデルの豊かな顔の意味的特徴を捉えるために階層的な融合機構を精巧に設計している。
これらの機能は、FASとFADを同時に実行するように設計された軽量ヘッドの堅牢な基盤として機能する。
単一モードの画像データにのみ依存することによる特徴表現の制限により、テキストプロンプトを利用して特徴表現を豊かにする新しい多モードアライメント戦略が提案され、性能が向上する。
データ不足に対処するため、幅広い28種類の攻撃タイプを持つ包括的なデータセットを構築しました。
大規模な実験により、FaceCatの有効性は大幅に向上し、一般的な入力変換に対して優れた堅牢性が得られる。
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