論文の概要: Generalized Face Anti-spoofing via Finer Domain Partition and Disentangling Liveness-irrelevant Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08243v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 07:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:39:04.591135
• Title: Generalized Face Anti-spoofing via Finer Domain Partition and Disentangling Liveness-irrelevant Factors
• Title（参考訳）: ファイナドメイン分割による全身性顔面反スプーフィングと肝疾患関連因子の鑑別
• Authors: Jingyi Yang, Zitong Yu, Xiuming Ni, Jia He, Hui Li,
• Abstract要約: データセットではなくアイデンティティに基づいてドメインを再定義し、生きた属性とアイデンティティ属性をアンタングルすることを目的としています。 提案手法は,クロスデータセットおよび限られたソースデータセットシナリオ下での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.325272595629773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face anti-spoofing techniques based on domain generalization have recently been studied widely. Adversarial learning and meta-learning techniques have been adopted to learn domain-invariant representations. However, prior approaches often consider the dataset gap as the primary factor behind domain shifts. This perspective is not fine-grained enough to reflect the intrinsic gap among the data accurately. In our work, we redefine domains based on identities rather than datasets, aiming to disentangle liveness and identity attributes. We emphasize ignoring the adverse effect of identity shift, focusing on learning identity-invariant liveness representations through orthogonalizing liveness and identity features. To cope with style shifts, we propose Style Cross module to expand the stylistic diversity and Channel-wise Style Attention module to weaken the sensitivity to style shifts, aiming to learn robust liveness representations. Furthermore, acknowledging the asymmetry between live and spoof samples, we introduce a novel contrastive loss, Asymmetric Augmented Instance Contrast. Extensive experiments on four public datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance under cross-dataset and limited source dataset scenarios. Additionally, our method has good scalability when expanding diversity of identities. The codes will be released soon.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化に基づく対面型アンチ・スプーフィング技術は近年広く研究されている。 ドメイン不変表現を学習するために、逆学習とメタ学習技術が採用されている。 しかしながら、以前のアプローチでは、データセットのギャップをドメインシフトの背後にある主要な要因とみなすことが多い。 この視点は、データ間の固有のギャップを正確に反映するのに十分なきめ細かいものではない。 我々の研究では、データセットではなくアイデンティティに基づいてドメインを再定義し、生きた属性とアイデンティティ属性をアンタングルすることを目的としています。 我々は,アイデンティティシフトの悪影響を無視し,直交的な生活とアイデンティティの特徴を通じて,アイデンティティ不変の生活表現を学習することに焦点を当てた。 スタイルシフトに対処するため,スタイルシフトに対する感度を弱めるために,スタイルの多様性を拡大するスタイルクロスモジュールとチャンネルワイドスタイルアテンションモジュールを提案する。 さらに, 生体試料とスプーフ試料の非対称性を認め, 新たに非対称拡張インスタンスコントラストを導入した。 4つの公開データセットに対する大規模な実験により、我々の手法は、クロスデータセットおよび限られたソースデータセットシナリオの下で最先端のパフォーマンスを達成することを示した。 さらに,本手法は多様性を拡大する際のスケーラビリティも良好である。 コードも間もなく公開される予定だ。

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