論文の概要: Domain-generalizable Face Anti-Spoofing with Patch-based Multi-tasking and Artifact Pattern Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09018v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 06:28:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.719575
• Title: Domain-generalizable Face Anti-Spoofing with Patch-based Multi-tasking and Artifact Pattern Conversion
• Title（参考訳）: パッチベースマルチタスクとアーチファクトパターン変換を用いたドメイン一般化型顔アンチスプーフィング
• Authors: Seungjin Jung, Yonghyun Jeong, Minha Kim, Jimin Min, Youngjoon Yoo, Jongwon Choi,
• Abstract要約: Face Anti-Spoofing (FAS)アルゴリズムは、顔認証システムをスプーフィングから保護するために設計されている。 彼らは限られたデータセットの多様性に苦しむため、目に見えないビジュアルドメインやスプーフィングメソッドを扱う能力が損なわれている。 本稿では、FASにおける領域一般化を強化するために、パターン変換生成適応ネットワーク(PCGAN)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.570754645724133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Face Anti-Spoofing (FAS) algorithms, designed to secure face recognition systems against spoofing, struggle with limited dataset diversity, impairing their ability to handle unseen visual domains and spoofing methods. We introduce the Pattern Conversion Generative Adversarial Network (PCGAN) to enhance domain generalization in FAS. PCGAN effectively disentangles latent vectors for spoof artifacts and facial features, allowing to generate images with diverse artifacts. We further incorporate patch-based and multi-task learning to tackle partial attacks and overfitting issues to facial features. Our extensive experiments validate PCGAN's effectiveness in domain generalization and detecting partial attacks, giving a substantial improvement in facial recognition security.
• Abstract（参考訳）: Face Anti-Spoofing (FAS)アルゴリズムは、顔認証システムをスプーフィングから保護するために設計され、限られたデータセットの多様性に苦しむ。 本稿では、FASにおける領域一般化を強化するために、パターン変換生成適応ネットワーク(PCGAN)を導入する。 PCGANは、スプーフアーティファクトと顔の特徴のために潜伏ベクターを効果的に切り離し、多様なアーティファクトで画像を生成する。 さらに、パッチベースのマルチタスク学習を取り入れて、部分的な攻撃に対処し、顔の特徴に過度に適合する。 領域一般化と部分攻撃検出におけるPCGANの有効性を検証し,顔認識セキュリティを大幅に改善した。

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