Jan, 2024

基于去欺骗人脸生成器的广义人脸真实性检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 学习人脸防欺骗的通用欺骗特征

    本研究提出了一种基于异常检测的面部活体检测框架，通过学习区分真人和虚假攻击的差异性信息（称作欺骗线索），来提高模型的鲁棒性和泛化性能，实验结果表明该方法优于现有技术。

    May, 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

  • 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

  • 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

  • 面部反欺诈的几何时间动态研究

    本文提出了一种基于密集人脸标记的几何感知交互网络（GAIN）来区分正常和异常 Movements，通过与现有方法结合，显著提高了性能，该方法在标准的内部和跨数据集评估中取得了最先进的性能，在 CASIA-SURF 3DMask 上超越了最先进的方法，在跨数据集和跨类型协议下表现出强大的稳健性。

    Jun, 2023

  • 基于混洗样式组装的领域泛化人脸防伪

    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。

    Mar, 2022

  • 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

  • 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

  • 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