Oct, 2023

面部反欺骗的细粒度标注

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TL;DR我们提出了一种用于人脸反欺诈的细粒度注释方法，并引入多通道区域交换增强以改善现有方法在数据多样性和过拟合方面存在的问题。实验证明，我们的方法在数据集内和数据集间评估中均优于现有的最先进方法。
face anti-spoofingfine-grained annotationsegment anything modelmulti-channel region exchange augmentationstate-of-the-art approaches
发现论文，激发创造
  • 面向粒度调整的像素级语义标注

    提供了一种在未标记数据上进行用户定义粒度层次的语义分割的方法，通过累积全局语义信息并学习映射函数，使得带有粒度调整的语义识别的 Segment Anything Model（SAM）能够用于像素级语义注释，实验结果在 PASCAL VOC 2012 和 COCO-80 数据集上分别比现有最先进方法的 mIoU 提高了 17.95% 和 5.17%。

    Dec, 2023

  • 基于半监督学习的人脸反欺诈通用方法

    本文提出了一种利用无监督预训练改进性能的方法，介绍了 Entry Antispoofing 数据集来进行监督微调，并提出了一种多类别辅助分类层，以增强检测欺骗企图的二进制分类任务，实现了在多个数据集上的最新结果。

    Jun, 2022

  • 人脸防照片攻击的深度空间梯度与时间深度学习

    本论文提出了一种使用多帧和深度学习方法进行面部防欺骗的新方法，通过 Residual Spatial Gradient Block 和 Spatio-Temporal Propagation Module 等技术实现了优秀的检测性能，在多个数据集上均取得了最先进的结果。

    Mar, 2020

  • 检测任何 Deepfakes：分割任何物体相遇面部伪造检测和定位

    基于 Segment Anything Model 的 Detect Any Deepfakes (DADF)，通过 Reconstruction Guided Attention 模块优化了端到端的伪造检测和定位，在三个基准数据集上都取得了优秀的表现。

    Jun, 2023

  • 基于图像和视频的人脸反欺诈领域无关特征学习

    本文提出了一种基于条件分类器领域鉴别器的活体检测方法，该方法结合了梯度反转层，以产生具有鉴别性而又对环境光照、分辨率等因素具有鲁棒性的真人和虚假特征，该方法在图像和视频方面均优于现有的反欺诈技术。

    Dec, 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

  • 细粒度元人脸防欺骗的正则化

    本文提出了一种基于元学习的面部防欺诈域泛化方法，该方法以细粒度学习策略和领域知识正则化作为核心，以优化元学习过程并提高面部防欺诈模型的泛化能力，实验结果表明其有效性。

    Nov, 2019

  • 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

  • 面部防欺诈的深度频繁空时学习

    本研究提出了一种基于二流 FreqSaptialTemporalNet 的人脸反欺诈新方法，通过融合多种信息来提高性能并采用频谱图像作为一个输入流，以实现自动发现真假视频之间的主要差异。同时，利用适当的数据增强方法以解决数据不足的问题。

    Jan, 2020

  • 可学习的语义数据增强的细粒度识别

    通过特征级别的数据增强和协方差预测网络，我们提出了一种改善细粒度图像识别的方法，可以有效区分细分类别，提高泛化性能。

    Sep, 2023