論文の概要: SLIP: Spoof-Aware One-Class Face Anti-Spoofing with Language Image Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19982v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 18:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:44.401111
• Title: SLIP: Spoof-Aware One-Class Face Anti-Spoofing with Language Image Pretraining
• Title（参考訳）: SLIP: 言語画像事前学習による一級顔偽造防止
• Authors: Pei-Kai Huang, Jun-Xiong Chong, Cheng-Hsuan Chiang, Tzu-Hsien Chen, Tyng-Luh Liu, Chiou-Ting Hsu,
• Abstract要約: Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識システムのセキュリティと信頼性を確保する上で重要な役割を担っている。 一流のFASは、生の訓練画像のみから本質的な生活特徴を学習し、生の顔と生の顔を区別することに焦点を当てている。 本稿では,Language Image Pretraining (SLIP) を用いた一級顔アンチスプーフィングという新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.144338080864127
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• Abstract: Face anti-spoofing (FAS) plays a pivotal role in ensuring the security and reliability of face recognition systems. With advancements in vision-language pretrained (VLP) models, recent two-class FAS techniques have leveraged the advantages of using VLP guidance, while this potential remains unexplored in one-class FAS methods. The one-class FAS focuses on learning intrinsic liveness features solely from live training images to differentiate between live and spoof faces. However, the lack of spoof training data can lead one-class FAS models to inadvertently incorporate domain information irrelevant to the live/spoof distinction (e.g., facial content), causing performance degradation when tested with a new application domain. To address this issue, we propose a novel framework called Spoof-aware one-class face anti-spoofing with Language Image Pretraining (SLIP). Given that live faces should ideally not be obscured by any spoof-attack-related objects (e.g., paper, or masks) and are assumed to yield zero spoof cue maps, we first propose an effective language-guided spoof cue map estimation to enhance one-class FAS models by simulating whether the underlying faces are covered by attack-related objects and generating corresponding nonzero spoof cue maps. Next, we introduce a novel prompt-driven liveness feature disentanglement to alleviate live/spoof-irrelative domain variations by disentangling live/spoof-relevant and domain-dependent information. Finally, we design an effective augmentation strategy by fusing latent features from live images and spoof prompts to generate spoof-like image features and thus diversify latent spoof features to facilitate the learning of one-class FAS. Our extensive experiments and ablation studies support that SLIP consistently outperforms previous one-class FAS methods.
• Abstract（参考訳）: Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識システムのセキュリティと信頼性を確保する上で重要な役割を担っている。 視覚言語事前訓練(VLP)モデルの進歩により、近年の2種類のFAS技術はVLP誘導の利点を生かし、一方、このポテンシャルは1クラスのFAS法では未解明のままである。 一流のFASは、生の訓練画像のみから本質的な生活特徴を学習し、生の顔と生の顔を区別することに焦点を当てている。 しかし、スプーフトレーニングデータの欠如により、一級のFASモデルでは、ライブ/スプーフの区別(例えば、顔の内容)に関係なく、ドメイン情報を不注意に組み込むことができ、新しいアプリケーションドメインでテストするとパフォーマンスが低下する。 この問題に対処するために,Language Image Pretraining (SLIP) を用いた一級顔アンチスプーフィングという新しいフレームワークを提案する。 まず,攻撃対象が攻撃対象であるか否かをシミュレートし,対応するノンゼロのスプーフキューマップを生成することで,一級のFASモデルを強化するための効果的な言語誘導スプーフキューマップ推定法を提案する。 次に,本研究では,生/生関連情報とドメイン依存情報を混在させることにより,生/生関連ドメインの変動を緩和する,新規なプロンプト駆動型生活機能障害を導入する。 最後に,生画像とスプーフプロンプトから潜伏特徴を融合させて,スプーフのような画像特徴を生成し,一級FASの学習を容易にするために潜伏特徴を多様化させることにより,効果的な拡張戦略を設計する。 我々の広範な実験とアブレーション研究は、SLIPが従来の一級FAS法を一貫して上回っていることを裏付けている。

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