通过模拟欺骗线索联合检测物理-数字人脸攻击
计算机视觉与模式识别
2024-04-15 v1
摘要
人脸识别系统经常遭受各种不同类型的物理和数字攻击。先前的方法在分别处理物理攻击和数字攻击的场景中取得了令人满意的性能。然而，很少有方法考虑构建一个同时处理物理和数字攻击的模型，这意味着需要开发和维护多个模型。为了在单个模型内联合检测物理和数字攻击，我们提出了一种可适应任意网络架构的创新方法。我们的方法主要包含两种数据增强，分别称为模拟物理欺骗线索增强（SPSC）和模拟数字欺骗线索增强（SDSC）。SPSC 和 SDSC 分别通过模拟物理和数字攻击的欺骗线索，将活体样本增强为模拟攻击样本，这显著提高了模型检测“未见”攻击类型的能力。大量实验表明，SPSC 和 SDSC 分别在 UniAttackData 数据集的 Protocol 2.1 和 2.2 中实现了最先进的泛化能力。我们的方法在 CVPR2024 第五届人脸反欺骗挑战赛的“统一物理-数字人脸攻击检测”赛道中获得第一名。我们的最终提交分别获得了 3.75% 的 APCER、0.93% 的 BPCER 和 2.34% 的 ACER。我们的代码可在 https://github.com/Xianhua-He/cvpr2024-face-anti-spoofing-challenge 获取。
引用
@article{arxiv.2404.08450,
title = {Joint Physical-Digital Facial Attack Detection Via Simulating Spoofing Clues},
author = {Xianhua He and Dashuang Liang and Song Yang and Zhanlong Hao and Hui Ma and Binjie Mao and Xi Li and Yao Wang and Pengfei Yan and Ajian Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.08450},
year = {2024}
}
备注
10 pages with 6 figures, Accepted by CVPRW 2024