CelebA-Spoof 2020 人脸活体检测挑战赛：方法与结果
计算机视觉与模式识别
2021-03-01 v2
摘要
随着人脸交互系统的广泛部署，这些系统的安全性与可靠性成为关键问题，并引发了大量研究投入。其中，人脸活体检测（face anti-spoofing）成为一个重要方向，其目标是判别呈现的人脸为真脸还是假脸。近期，一个大规模人脸活体检测数据集 CelebA-Spoof 被发布，其包含 10,177 名主体的 625,537 张图片，是迄今在数据量和主体数上最大的人脸活体检测数据集。本文报道了采用 CelebA-Spoof 数据集的 CelebA-Spoof 2020 人脸活体检测挑战赛的方法与结果。模型评估在隐藏测试集上在线进行。共有 134 名参与者报名参赛，19 支队伍提交了有效结果。我们将分析排名靠前的方案，并对未来工作方向进行讨论。
引用
@article{arxiv.2102.12642,
title = {CelebA-Spoof Challenge 2020 on Face Anti-Spoofing: Methods and Results},
author = {Yuanhan Zhang and Zhenfei Yin and Jing Shao and Ziwei Liu and Shuo Yang and Yuanjun Xiong and Wei Xia and Yan Xu and Man Luo and Jian Liu and Jianshu Li and Zhijun Chen and Mingyu Guo and Hui Li and Junfu Liu and Pengfei Gao and Tianqi Hong and Hao Han and Shijie Liu and Xinhua Chen and Di Qiu and Cheng Zhen and Dashuang Liang and Yufeng Jin and Zhanlong Hao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.12642},
year = {2021}
}
备注
Technical report. Challenge website: https://competitions.codalab.org/competitions/26210