論文の概要: Robust Multi-Modal Face Anti-Spoofing with Domain Adaptation: Tackling Missing Modalities, Noisy Pseudo-Labels, and Model Degradation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23475v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 19:52:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.252635
• Title: Robust Multi-Modal Face Anti-Spoofing with Domain Adaptation: Tackling Missing Modalities, Noisy Pseudo-Labels, and Model Degradation
• Title（参考訳）: ドメイン適応を伴うロバストなマルチモーダル顔アンチスプーフィング:欠落モード、ノイズ・擬似ラベル、モデル劣化に対処する
• Authors: Ming-Tsung Hsu, Fang-Yu Hsu, Yi-Ting Lin, Kai-Heng Chien, Jun-Ren Chen, Cheng-Hsiang Su, Yi-Chen Ou, Chiou-Ting Hsu, Pei-Kai Huang,
• Abstract要約: マルチモーダル・フェイス・アンチ・スプーフィングにおける3つの課題に対処する新しいフレームワーク MFAS-DANet を提案する。 まず、欠落したモダリティの問題に対処するため、他のモダリティから補完的な特徴を抽出し、欠落したモダリティの特徴を置き換えたり、既存のモダリティを強化したりすることを提案する。 次に、モデル適応におけるノイズの多い擬似ラベルの影響を低減するために、異なるモーダル間の予測不確実性を活用することにより、信頼性の高い擬似ラベルを導出することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.02524006264919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent multi-modal face anti-spoofing (FAS) methods have investigated the potential of leveraging multiple modalities to distinguish live and spoof faces. However, pre-adapted multi-modal FAS models often fail to detect unseen attacks from new target domains. Although a more realistic domain adaptation (DA) scenario has been proposed for single-modal FAS to learn specific spoof attacks during inference, DA remains unexplored in multi-modal FAS methods. In this paper, we propose a novel framework, MFAS-DANet, to address three major challenges in multi-modal FAS under the DA scenario: missing modalities, noisy pseudo labels, and model degradation. First, to tackle the issue of missing modalities, we propose extracting complementary features from other modalities to substitute missing modality features or enhance existing ones. Next, to reduce the impact of noisy pseudo labels during model adaptation, we propose deriving reliable pseudo labels by leveraging prediction uncertainty across different modalities. Finally, to prevent model degradation, we design an adaptive mechanism that decreases the loss weight during unstable adaptations and increasing it during stable ones. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and state-of-the-art performance of our proposed MFAS-DANet.
• Abstract（参考訳）: 近年のマルチモーダルフェース・アンチ・スプーフィング (FAS) 法は, 生顔とスプーフ顔の識別に複数のモーダル性を活用する可能性について検討している。 しかし、事前適応型マルチモーダルFASモデルは、しばしば新しいターゲットドメインからの目に見えない攻撃を検出するのに失敗する。 より現実的なドメイン適応(DA)シナリオは、推論中に特定のスプーフ攻撃を学習するために単一モードのFASに対して提案されているが、DAはマルチモードのFASメソッドでは未探索のままである。 本稿では,MFAS-DANetという新しいフレームワークを提案し,DAシナリオ下でのマルチモーダルFASの3つの課題に対処する。 まず、欠落したモダリティの問題に対処するため、他のモダリティから補完的な特徴を抽出し、欠落したモダリティの特徴を置き換えたり、既存のモダリティを強化したりすることを提案する。 次に、モデル適応におけるノイズの多い擬似ラベルの影響を低減するために、異なるモーダル間の予測不確実性を活用することにより、信頼性の高い擬似ラベルを導出することを提案する。 最後に, モデル劣化を防止するため, 不安定な適応時の損失重量を低減し, 安定時の損失重量を増加させる適応機構を設計する。 提案したMFAS-DANetの有効性と性能の実証実験を行った。

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