論文の概要: Benchmarking Vision Foundation Models for Domain-Generalizable Face Anti-Spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19196v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 08:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.67821
• Title: Benchmarking Vision Foundation Models for Domain-Generalizable Face Anti-Spoofing
• Title（参考訳）: ドメイン一般化型顔アンチスプーフィングのためのベンチマークビジョン基礎モデル
• Authors: Mika Feng, Pierre Gallin-Martel, Koichi Ito, Takafumi Aoki,
• Abstract要約: Face Anti-Spoofing (FAS) は、目に見えない環境にまたがる堅牢なドメインの一般化を必要とするため、依然として困難である。 本稿では、FASの高効率で堅牢なベースラインを確立するために、視覚のみの基礎モデルの可能性を再考する。 包括的分析により、自己監督型視覚モデル、特にDINOv2 with Registersは、注意要素を著しく抑制し、重要できめ細かなスプーフィングキューを捉えていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face Anti-Spoofing (FAS) remains challenging due to the requirement for robust domain generalization across unseen environments. While recent trends leverage Vision-Language Models (VLMs) for semantic supervision, these multimodal approaches often demand prohibitive computational resources and exhibit high inference latency. Furthermore, their efficacy is inherently limited by the quality of the underlying visual features. This paper revisits the potential of vision-only foundation models to establish a highly efficient and robust baseline for FAS. We conduct a systematic benchmarking of 15 pre-trained models, such as supervised CNNs, supervised ViTs, and self-supervised ViTs, under severe cross-domain scenarios including the MICO and Limited Source Domains (LSD) protocols. Our comprehensive analysis reveals that self-supervised vision models, particularly DINOv2 with Registers, significantly suppress attention artifacts and capture critical, fine-grained spoofing cues. Combined with Face Anti-Spoofing Data Augmentation (FAS-Aug), Patch-wise Data Augmentation (PDA) and Attention-weighted Patch Loss (APL), our proposed vision-only baseline achieves state-of-the-art performance in the MICO protocol. This baseline outperforms existing methods under the data-constrained LSD protocol while maintaining superior computational efficiency. This work provides a definitive vision-only baseline for FAS, demonstrating that optimized self-supervised vision transformers can serve as a backbone for both vision-only and future multimodal FAS systems. The project page is available at: https://gsisaoki.github.io/FAS-VFMbenchmark-CVPRW2026/ .
• Abstract（参考訳）: Face Anti-Spoofing (FAS) は、目に見えない環境にまたがる堅牢なドメインの一般化を必要とするため、依然として困難である。 近年の傾向は、視覚言語モデル(VLM)を意味的管理に活用しているが、これらのマルチモーダルアプローチは、しばしば禁止された計算資源を必要とし、高い推論遅延を示す。 さらに、その効果は根底にある視覚的特徴の品質によって本質的に制限される。 本稿では、FASの高効率で堅牢なベースラインを確立するために、視覚のみの基礎モデルの可能性を再考する。 我々は、MICOやLSD(Limited Source Domains)プロトコルなどの厳しいクロスドメインシナリオの下で、教師付きCNN、教師付きVT、自己教師付きVTなど15の事前訓練済みモデルの体系的なベンチマークを行う。 包括的分析により、自己監督型視覚モデル、特にDINOv2 with Registersは、注意要素を著しく抑制し、重要できめ細かなスプーフィングキューを捉えていることが明らかとなった。 Face Anti-Spoofing Data Augmentation (FAS-Aug), Patch-wise Data Augmentation (PDA), Attention-weighted Patch Loss (APL)と組み合わせることで,MICOプロトコルの最先端性能を実現する。 このベースラインは、データ制約付きLSDプロトコルの下で既存の手法よりも優れた計算効率を維持しながら性能を向上する。 この研究は、FASのための決定的なビジョンのみのベースラインを提供し、最適化された自己監督型ビジョントランスフォーマーが、視覚のみと将来のマルチモーダルFASシステムのバックボーンとして機能することを実証した。 プロジェクトページは以下の通りである。 https://gsisaoki.github.io/FAS-VFMbenchmark-CVPRW2026/

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