面向未知攻击的域泛化人脸活体检测
计算机视觉与模式识别
2023-10-19 v1 机器学习
摘要
尽管人脸活体检测(FAS)方法在特定域或攻击类型上已取得显著性能,但鲜有研究关注域变化与未知攻击同时存在的情形,而这更贴近真实应用场景。为处理域泛化未知攻击,我们提出一种新方法 DGUA-FAS,其由基于 Transformer 的特征提取器与合成未知攻击样本生成器(SUASG)组成。SUASG 网络模拟未知攻击样本以辅助特征提取器训练。实验结果表明,我们的方法在已知或未知攻击的域泛化 FAS 上均取得优越性能。
关键词
引用
@article{arxiv.2310.11758,
title = {Domain-Generalized Face Anti-Spoofing with Unknown Attacks},
author = {Zong-Wei Hong and Yu-Chen Lin and Hsuan-Tung Liu and Yi-Ren Yeh and Chu-Song Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11758},
year = {2023}
}
备注
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2023)