Apr, 2024
统一的物理数字攻击检测挑战
Unified Physical-Digital Attack Detection Challenge
Haocheng Yuan, Ajian Liu, Junze Zheng, Jun Wan, Jiankang Deng...
TL;DR面部防伪（FAS）是用于保护面部识别系统（FR）的关键。在实际场景中，FR 系统面临着物理和数字攻击。然而，现有算法通常只针对一种类型的攻击，这在 FR 系统面临混合物理数字威胁的实际情况下存在重要局限性。为促进统一攻击检测（UAD）算法的研究，我们收集了一个大规模 UniAttackData 数据集。UniAttackData 是最大的面向统一攻击检测的公共数据集，共有 28,706 个视频，每个唯一身份包含所有先进的攻击类型。基于这个数据集，我们组织了统一物理数字面部攻击检测挑战赛，以促进统一攻击检测领域的研究。在开发阶段，吸引了 136 个团队参与，最终有 13 个团队晋级到决赛。最终排名使用了组织团队验证的结果。本文全面回顾了该挑战赛，详细介绍了数据集介绍、协议定义、评估标准以及已发表结果的总结。最后，我们重点分析了表现最好的算法，并提供了受这次比赛启发的统一物理数字攻击检测的潜在方向。