CVPRApr, 2023

2023 年野外人脸反欺诈挑战：基准和结果

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TL;DR介绍野外人脸防炸数据集（WFAS），该数据集包含 853,729 张交错图像，涵盖了 321,751 个欺诈主题和 148,169 个真实主题，集成了从互联网获得欺诈数据，并在 CVPR2023 工作坊上主持了野生人脸反欺诈挑战。
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发现论文，激发创造
  • 人脸反欺诈的深度学习技术概述

    本文首次系统综述了基于深度学习的人脸反欺诈技术，从像素级监督、领域泛化和多模式传感器等多个角度出发，阐述了该领域的最新成果与潜在前景。

    Jun, 2021

  • CelebA-Spoof 2020 人脸反欺诈挑战：方法与结果

    本论文介绍了 CelebA-Spoof 数据集，针对人脸反欺诈的研究进行了方法和结果报告，并分析了竞赛的排名解决方案，提出了未来的研究方向。

    Feb, 2021

  • 跨族群人脸反欺诈识别挑战：综述

    该研究主要探讨基于深度神经网络的人脸反欺诈技术在实践中存在的族裔偏差问题，并介绍了 CASIA-SURF CeFA 跨种族人脸反欺诈数据集与 Chalearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge 竞赛等相关内容及其结果

    Apr, 2020

  • 监视人脸演示攻击检测挑战赛

    本文介绍了通过收集大规模 SuHiFiMask 数据集并举行面部表现攻击检测挑战赛来填补 FAS 领域中的空白，从而探讨长距离场景中的反欺骗技术，挑战吸引了 180 支队伍参加开发及最终比赛，本文也提供了排名最高的算法及其在攻击检测领域中的研究思路。

    Apr, 2023

  • AdvFAS: 对抗性示例下的鲁棒人脸防伪框架

    确保人脸识别系统对抗攻击的可靠性需要部署人脸反欺骗技术。尽管在这个领域取得了相当大的进展，但即使是最先进的方法也难以防御对抗性样本。为了克服这些挑战，我们深入探讨对抗检测与人脸反欺骗之间的关系，并基于此提出了一种强大的人脸反欺骗框架，即 AdvFAS，利用两个耦合分数准确区分正确检测和错误检测的人脸图像。广泛的实验证明了我们的框架在各种设置下的有效性，包括不同的攻击、数据集和骨干网络，同时在清晰的示例上具有高精度。此外，我们成功地将该方法应用于检测真实世界的对抗样本。

    Aug, 2023

  • 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

  • 用于大规模多模态面部防欺诈的数据集和基准

    CASIA-SURF 是迄今最大的人脸反欺诈公共数据集，提出了一种基于特征重新加权的多模态融合方法，并在数据集上进行了广泛的实验，验证了其重要性和通用性。

    Dec, 2018

  • CASIA-SURF：用于面部防欺骗的大规模多模态基准

    本文介绍了 CASIA-SURF 数据集，该数据集是当前公开的最大规模的面部反欺诈数据集，并提出了一个新的基准测试方法 - 多模态多尺度融合，并在该数据集上进行了广泛的实验以证明其重要性和概括能力。

    Aug, 2019

  • CelebA-Spoof：带有丰富注释的大规模人脸反欺诈数据集

    本文介绍了防止虚假面孔识别的一种重要领域，即面部防欺骗。针对数量和多样性两大问题，提出了一个大规模的 CelebA-Spoof 数据集，并使用多任务框架 AENet 对现有方法进行了测试，揭示了一些有价值的观察结果。

    Jul, 2020

  • 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