TransRPPG:用于 3D 面具人脸呈现攻击检测的远程光电容积描记 Transformer
计算机视觉与模式识别
2021-04-16 v1
摘要
3D 面具人脸呈现攻击检测(PAD)在保护人脸识别系统免受新兴 3D 面具攻击方面起着至关重要的作用。近来,远程光电容积描记(rPPG)已发展为一种不依赖于面具外观的 3D 面具 PAD 固有活体线索。然而,用于 3D 面具 PAD 的 rPPG 特征仍需要专家知识手动设计,这限制了其在深度学习与大数据时代的进一步进展。在本文中,我们提出一种纯 rPPG transformer (TransRPPG) 框架以高效学习固有活体表征。首先,由面部皮肤与背景区域构建基于 rPPG 的多尺度时空图(MSTmap)。随后 transformer 充分挖掘 MSTmap 内部的全局关系以提取活体表征,并给出用于 3D 面具检测的二分类预测。在两个基准数据集上进行了综合实验,以证明 TransRPPG 在数据集内与跨数据集测试上的有效性。我们的 TransRPPG 轻量且高效(仅 547K 参数与 763M FLOPs),有望用于移动端应用。
引用
@article{arxiv.2104.07419,
title = {TransRPPG: Remote Photoplethysmography Transformer for 3D Mask Face Presentation Attack Detection},
author = {Zitong Yu and Xiaobai Li and Pichao Wang and Guoying Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07419},
year = {2021}
}
备注
Submitted to IEEE Signal Processing Letters