基础模型能否泛化身份证件呈现攻击检测能力？
计算机视觉与模式识别
2025-06-06 v1
摘要
如今，身份证件呈现攻击检测（PAD）的主要挑战之一是为不同发行身份证件的国家获得泛化能力。由于隐私保护方面的顾虑，大多数 PAD 系统仅在一个、两个或三个身份证件上进行训练。因此，当在未知的新身份证件国家进行测试时，它们无法取得具有竞争力的结果。在这种场景下，在海量数据集上训练的基础模型（FM）可以帮助提高泛化能力。本研究旨在改进和基准测试 FM 的能力，以及如何利用它们来适应身份证件 PAD 的泛化。采用了不同的测试协议，考虑了零样本和微调，以及两个不同的身份证件数据集。一个基于智利身份证的私有数据集，以及一个基于三个身份证件国家（芬兰、西班牙和斯洛伐克）的开放集数据集。我们的发现表明，真实图像（bona fide images）是泛化的关键。
引用
@article{arxiv.2506.05263,
title = {Can Foundation Models Generalise the Presentation Attack Detection Capabilities on ID Cards?},
author = {Juan E. Tapia and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.05263},
year = {2025}
}