論文の概要: Supervised Contrastive Learning for Snapshot Spectral Imaging Face Anti-Spoofing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18853v1
- Date: Wed, 29 May 2024 08:03:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 18:19:10.991851
- Title: Supervised Contrastive Learning for Snapshot Spectral Imaging Face Anti-Spoofing
- Title（参考訳）: Snapshot Spectral Imaging Face Anti-Spoofingにおけるコントラスト学習の促進
- Authors: Chuanbiao Song, Yan Hong, Jun Lan, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Jianfu Zhang,
- Abstract要約: 本研究は,顔認識システムにおける顔のアンチ・スポーフィング能力の強化を目的とした,再均衡型コントラスト学習戦略を明らかにする。
提案手法は,データ再サンプリングによるクラスレベルのコントラスト学習と,革新的なリアルタイム指向のリウェイト技術とを調和させる。
CVPR 2024のChalearn Snapshot Spectral Imaging Face Anti-spoofing Challengeにおいて,HySpeFASデータセットにおける平均分類誤差率(ACER)は前例のない0.0000%に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.3600714372172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study reveals a cutting-edge re-balanced contrastive learning strategy aimed at strengthening face anti-spoofing capabilities within facial recognition systems, with a focus on countering the challenges posed by printed photos, and highly realistic silicone or latex masks. Leveraging the HySpeFAS dataset, which benefits from Snapshot Spectral Imaging technology to provide hyperspectral images, our approach harmonizes class-level contrastive learning with data resampling and an innovative real-face oriented reweighting technique. This method effectively mitigates dataset imbalances and reduces identity-related biases. Notably, our strategy achieved an unprecedented 0.0000\% Average Classification Error Rate (ACER) on the HySpeFAS dataset, ranking first at the Chalearn Snapshot Spectral Imaging Face Anti-spoofing Challenge on CVPR 2024.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,顔認識システムにおける顔の偽造防止機能を強化することを目的とした,最先端の再均衡型コントラスト学習戦略を明らかにし,印刷写真や高現実的なシリコンマスクやラテックスマスクによる課題への対処に焦点を当てた。
ハイパースペクトル画像の提供にSnapshot Spectral Imaging技術を活用するHySpeFASデータセットを活用することで,データ再サンプリングによるクラスレベルのコントラスト学習と,革新的なリアルタイムリウェイト技術との調和を実現した。
この方法は、データセットの不均衡を効果的に軽減し、アイデンティティ関連のバイアスを低減する。
CVPR 2024のChalearn Snapshot Spectral Imaging Face Anti-spoofing Challengeにおいて,HySpeFASデータセット上での平均分類誤差率(ACER)は前例のない0.0000\%に達した。
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