Jan, 2024

人脸反翻拍的双教师知识蒸馏与领域对齐

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TL;DR本文提出了一种用于人脸反欺诈的领域对抗攻击方法，通过对输入图像添加扰动使其在领域间不可区分从而实现领域对齐；此外，结合领域对抗攻击与双教师知识蒸馏，开发了一种具有领域对齐的双教师知识蒸馏框架用于人脸反欺诈。在公共数据集上进行大量的消融研究和与最先进方法的比较结果验证了我们提出方法的优势。
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发现论文，激发创造
  • 面部反欺诈的自领域适应

    本研究提出了一种自适应框架以应对面部反欺骗技术面临的跨域泛化问题，使用基于元学习的领域自适应算法，利用未标记的测试域数据来更新适配器以进一步提高性能。在四个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性。

    Feb, 2021

  • 多领域假新闻检测的双教师去偏执蒸馏框架

    提出了一种基于 Dual-Teacher De-biasing Distillation 框架的多领域假新闻检测方法，通过知识蒸馏方法构建了一个不带偏见的教师和一个具有领域知识的干净教师来指导学生模型，以减少领域偏见问题并保持性能，实验证明该方法在偏见度量上明显优于现有基准方法，并保证了具有竞争性的性能。

    Dec, 2023

  • 基于双阶段特征学习的人脸反欺诈解绑特征表示

    提出一种新的双阶段解缠表示学习方法，可以更好地检测未见攻击类型，以防止过度拟合于预定义的欺骗攻击类型，并在多个交叉类型的面部反欺骗基准测试中表现出卓越的准确性。

    Oct, 2021

  • 面部反欺诈的生成域适应

    本文提出了一种基于生成领域适应的人脸防欺骗方法，利用图像翻译的方式将目标数据转换到源域风格，再通过双重的一致性约束保证良好的分类性能和语义一致性。实验证明该方法在人脸防欺骗方面的效果明显高于现有的先进算法。

    Jul, 2022

  • 数据无关模型压缩的双判别器对抗蒸馏

    提出了一种名为 Dual Discriminator Adversarial Distillation (DDAD) 的新型无数据的知识蒸馏方法，通过生成样本，训练紧凑的学生网络，使其接近其教师网络，从而在计算机视觉任务中实现了高效的神经网络。

    Apr, 2021

  • 基于深度不确定性学习的人脸反欺诈的双重欺骗分离生成

    本文提出了基于 Dual Spoof Disentanglement Generation (DSDG) 框架的 “反欺诈通过生成” 的方法来改善现有的人脸反欺诈数据集的不足，采用可解释分解的潜变量表征来生成大规模的成对的真实和欺诈图片，通过引入轻量级的深度不确定性模块 (DUM)，消除了由于噪声样本所导致的深度预测不准确的问题，实验结果在五个基准测试中，均取得了最优效果。

    Dec, 2021

  • 跨域人脸反欺诈的深度转移

    本文提出了一种使用 CNN 框架利用目标领域的稀疏标记数据来改善人脸防欺骗模型跨数据集测试性能的方法，实验结果表明仅使用少量标记样本即可显著提高模型的泛化能力。

    Jan, 2019

  • BERT 无监督领域自适应的知识蒸馏

    利用 BERT 预训练语言模型，结合领域适应性方法和知识蒸馏算法，提出了一种简单而有效的无监督领域适应方法，称为对抗适应与蒸馏，在 30 个领域对跨领域情感分类的任务中取得了最先进的性能。

    Oct, 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

  • 跨域适应目标检测教师

    我们提出了自适应教师（AT）框架来解决使用教师 - 学生框架进行目标检测的半监督学习中由于域差异而产生的问题，AT 利用领域对抗学习和弱 - 强数据增强来缓解这一问题。

    Nov, 2021