CVPRMar, 2022

基于混洗样式组装的领域泛化人脸防伪

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TL;DR本论文提出了一种基于样式特征抽取和重新组合的新型混洗样式组装网络，通过对比学习策略以强调与活体相关的样式信息并抑制特定于领域的信息，以获得广义表示，并且还建立了新的大规模基准测试以进一步评估各算法的性能和有良好的结果。
face anti-spoofingstyle assembly networkcontrastive learninggeneralizationlarge-scale benchmark
发现论文，激发创造
  • 面部反欺诈的实例感知域泛化

    本文提出了一种基于实例感知域泛化的人脸反欺诈方法，通过消除实例特定的样式来学习通用特征，同时使用动态内核生成器和分类样式组装来进一步促进对抗攻击的成功检测。

    Apr, 2023

  • 面部反欺诈的测试时间域泛化

    测试时间域泛化框架通过引入测试数据来提升模型的适用性，该方法包括测试时间风格投影和多元风格变换模拟，有效地将未知数据投影到已知域空间，并在广泛使用的跨域 FAS 基准测试中展示出最先进的性能和有效性。

    Mar, 2024

  • 领域通用的未知攻击下的人脸反欺诈

    通过引入一种新方法 DGUA-FAS，该方法包括基于 Transformer 的特征提取器和合成未知攻击样本生成器（SUASG），我们针对领域通用的未知攻击解决方案，实验结果表明我们的方法在已知或未知攻击的领域泛化 FAS 方面取得了卓越的性能。

    Oct, 2023

  • 重新思考面部防欺诈领域通用性问题：可分性和对齐

    本文研究人脸反欺诈（FAS）模型在领域差异上的泛化问题，提出可使不同领域的实况到欺诈的过渡轨迹相同而达到域可分性和域不变分类器的 FAS 策略，即 SA-FAS，并在跨领域 FAS 数据集上展示其卓越性能。

    Mar, 2023

  • 人脸反欺诈的小样本领域扩展

    本文提出了一种基于风格转移的语义对齐增强框架（SASA），以解决面部反欺诈系统（FAS）中 Few-Shot Domain Expansion 的问题，其中包括少量目标域训练样本以及大量源域训练样本。该框架通过基于真实感的风格转移生成辅助样本，并提出了设计良好的机制来实现两个域的实例级别和分布级别的对齐，并通过少遗忘的约束来稳定源域上的性能。实验结果表明，所提出的 SASA 方法优于现有的方法。

    Jun, 2021

  • 基于去欺骗人脸生成器的广义人脸真实性检测

    通过使用真实面孔进行改进，提出了基于异常线索的人脸防伪技术（AG-FAS）方法，使用 De-spoofing Face Generator（DFG）改善模型泛化能力，并通过交叉注意力转换器进一步改善人脸防伪特征的泛化，此方法在跨领域评估中取得了最先进的结果。

    Jan, 2024

  • 基于单侧域泛化的人脸防欺诈

    提出了一种单边领域泛化（SSDG）框架，通过学习可推广的特征空间并使用非对称三元组损失来约束从不同域中生成的假面孔的分布，从而提高了面部反欺骗的泛化能力，并使用端到端的训练方式，通过实验证明该方法在四个公共数据库上优于现有的方法。

    Apr, 2020

  • 面部反欺诈的特征生成与假设验证

    本文提出了一种特征生成和假设验证框架来缓解领域泛化和表示解缠问题，该框架引入了生成真实人脸和已知攻击假设的特征生成网络，进而应用两个假设验证模块来判断输入人脸是否来自真人脸空间和真人脸分布，实验结果表明我们的方法取得了有前途的结果，超过了广泛公开数据集上最先进的方法。

    Dec, 2021

  • CNN 网络数据领域变化的可视化方法及分类任务阈值选择的优化方法

    通过可视化方法来直观反映模型的训练结果，并展示数据增强技术对跨领域 Face Anti-Spoofing 任务的有效性，同时基于训练数据集的分布提出了一种设置阈值的方法。最终在两个竞赛中获得了第二名。

    Apr, 2024

  • 通用人脸反欺诈的自适应归一化表征学习

    提出了基于规范化选择的适应性规范化表示学习框架，可提高面部反欺诈的泛化能力并具有较高的鲁棒性。通过实验验证了该方法在 SOTA 竞争者中的有效性。

    Aug, 2021