anti-spoofing

【FAS Survey】《Deep learning for face anti-spoofing: A Survey》

bryant_meng·2024-02-04 19:35

ICASSP 2023说话人识别方向论文合集

的论文中，说话人识别（声纹识别）方向约有64篇，初步划分为SpeakerVerification（31篇）、SpeakerRecognition（9篇）、SpeakerDiarization（17篇）、Anti-Spoofing

语音之家·2023-08-28 17:39

CV学习笔记(二十八)：活体检测总结②

Anoriginalfaceanti-spoofingapproachusingpartialconvolutionalneuralnetworkLink:https://ieeexplore.ieee.org/document/7821013模型架构：和传统的方法结构类似，只是使用了VGG进行特征提取，通过CNN网络端到端学习anti-spoofing

云时之间·2023-08-23 15:14

【论文翻译】Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing: A neural network approa

【论文翻译】Integrationofimagequalityandmotioncuesforfaceanti-spoofing:Aneuralnetworkapproach【翻译时间】2018.09.04题目：将图像质量和动作线索整合到面部反欺骗：一种神经网络方法3.Theproposedapproach3.1.Autoencoderandsoftmaxclassifier一个自动编码器是试图学

C小C·2023-06-16 06:43

活体检测Learnable Descriptive Convolutional Network for Face Anti-Spoofing学习笔记

论文链接：https://bmvc2022.mpi-inf.mpg.de/0239.pdf代码链接：https://github.com/huiyu8794/LDCNet1FAS面临的挑战（1）与其他cv任务不同，FAS处理的是真假人脸之间高度相似的特征，需要更加精细的特征表示来表征与人脸呈现攻击相关的内在特征；（2）不同benchmark的数据集有不同的数据分布，在一个数据集上训练的模型，在另一

Cassiel_cx·2023-02-19 07:43

活体识别3：论文笔记之《FACE ANTI-SPOOFING BASED ON COLOR TEXTURE ANALYSIS》

说明本文是我对论文《FACEANTI-SPOOFINGBASEDONCOLORTEXTUREANALYSIS》做的一个简单笔记。这个论文是芬兰奥卢大学(Oulu)课题组的一篇很有代表性的论文，写于2015年，使用的是“LBP特征+SVM分类器”这种比较传统的方案，方案不复杂，效果还不错。也适合改造后在嵌入式端做部署。其基本原理就是在RGB色彩空间分辨真假脸有困难，但是发现在YCbCr和HSV色彩空

yuanlulu·2023-02-02 08:41

活体检测论文研读3——Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing

摘要近年来，人们提出了多通道的方法来提高PAD系统的鲁棒性。通常，附加通道的数据是可用的，这限制了这些方法的有效性。在这项工作中，我们提出了一个新的PAD框架，它使用RGB和深度通道以及一个新的损失函数。新的体系结构使用了来自这两种模式的互补信息，同时减少了过拟合的影响。从本质上讲，提出了一个跨模态的焦点损失函数来调制每个信道的损失贡献，作为单个信道置信度的函数。在两个公开的数据集上进行的广泛评估

Moon_Boy_Li·2023-01-07 22:50

[人脸活体检测] 论文：Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

文章目录SearchingCentralDifferenceConvolutionalNetworksforFaceAnti-Spoofing1导读2简介3方法中心差分卷积神经网络CDCN：搜索一个中心差分卷积神经网络CDCN++：4实验5贡献6总结SearchingCentralDifferenceConvolutionalNetworksforFaceAnti-Spoofing在CVPR202

图像算法AI·2022-11-30 19:44

活体检测 Face Anti-Spoofing Using TransformersWith Relation-Aware Mechanism 学习笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingUsingTransformersWithRelation-AwareMechanism|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore同一图像不同patch之间的信息为区分真假人脸提供了重要信息，如下图所示，与真实人脸相比，从假体人脸提取的patch之间的相关性很强，不论这两个patch是否处在相邻位置。有两个原因导致这样的结果：（1

Cassiel_cx·2022-11-30 19:36

CVPR2022 活体检测 Adaptive Transformers for Robust Few-shotCross-domain Face Anti-spoofing

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.12175.pdf域泛化(domaingeneralization)：旨在从多个源域数据集中学习一个模型，该模型能泛化到未知的数据集中。元学习(meta-learning)：在训练期间模仿域偏移(domainshift)，以获得一个表达能力强的特征空间。少样本学习(few-shotlearning)：旨在从每个类的几个样本中学习，使模

Cassiel_cx·2022-11-30 19:36

活体检测论文 Face Anti-Spoofing with Human Material Perception 阅读笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingwithHumanMaterialPerception|SpringerLink动机现有的CNN提取的特征和手工特征都是为通用图像识别任务设计的，这与需要细粒度信息的FAS任务不兼容。基于此，很多SOTA方法根据脸部固有的线索，将一些先验知识加入到特征表示中，如：rPPG、depth以及reflection。FAS任务中一个有趣且重要的问题是人类如何区分

Cassiel_cx·2022-11-30 19:06

Searching Central Differene Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing随笔

一.简介论文里说相对与普通的卷积方法，CDC(CentralDifferenceConvolution)中心差分卷积更能够提取攻击模式下固有的特征，例如晶格伪影在不同的环境变化下，文章的主要工作有：（1）设计了一种新的卷积算子叫中心差分卷积（CDC）对于FAS任务，由于其对不同环境下不变的细粒度特征具有显著的表示能力。在不引入任何额外参数的情况下，CDC可以代替普通的卷积，直接将原来的卷积模块替换

人类高质量算法工程师·2022-11-30 19:35

Learning Generalized Spoof Cues for Face Anti-spoofing

LearningGeneralizedSpoofCuesforFaceAnti-spoofingpaperPDF文章目录IntorductionInnovationMethodAnomalydetectionResiduallearningSpoofcueGeneratorRegressionlossMetricLearningAuxiliaryClassifierTrainandTestingE

zcx_language·2022-11-30 19:04

论文笔记-Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

Hello今天是论文阅读计划的第10天啦，转眼就过去三分之一啦～接下来的论文笔记，我不会再局限于基于骨架的人体动作识别这块啦，会开始了解和学习下其他方向的论文。目前主要来源是CVPR2020的论文，我会找一些我比较感兴趣的论文来解读～今早已经下载了10多篇，就觉得这样还挺好的挺有趣的。今天为大家介绍一篇人脸活体检测的论文，貌似也叫人脸反欺骗（FaceAnti-Spoofing,FAS）,那就一起来

Lyndsey·2022-11-30 19:33

人脸活体检测论文：Multi-Modal Face Anti-Spoofing Based on Central Difference Networks

作者ZitongYu,YunxiaoQin,XiaobaiLi,ZezhengWang,ChenxuZhao,ZhenLei,GuoyingZhao摘要人脸反欺骗（Faceanti-spoofing，FAS）在保护人脸识别系统免受表示攻击方面起着至关重要的作用。当现有的跨模态攻击方法依赖于复杂的交叉信息时，FAS很容易依赖于复杂的交叉信息。本文推广了中心差分卷积网络（CDCN）对于多模式版本，打算

OneQuestionADay·2022-11-30 19:01

Revisiting Pixel-Wise Supervision for Face Anti-Spoofing

人脸像素级监控反欺骗的再探讨作者：ZitongYu,StudentMember,IEEE,XiaobaiLi,Member,IEEE,JingangShi,ZhaoqiangXia,Member,IEEEandGuoyingZhao,SeniorMember,IEEE摘要人脸反欺骗（FAS）技术在防止人脸识别系统遭受表示攻击（PAs）中起着至关重要的作用。随着越来越多具有新颖类型的真实PAs的出现

OneQuestionADay·2022-11-30 19:01

Face Anti-Spoofing FAS 综述

PresentationAttacks（PA）在AntiSpoofingWiki中对PA进行了详细的划分，总的分为：恶意（下面重点记录）与非恶意。恶意的PA中分为两类：基于合成的PA和基于人类的PA。基于合成的PA通常是使用假的肢体部件、合成图像、深度伪造的视频、带特殊纹理的眼镜片（虹膜PA）、遮挡的面部图像，它们可以是静态的、动态的或是混合的。基于人类的PA通常是活体或者是死物直接呈现给系统（但

qingmengEL·2022-11-30 19:58

活体检测综述 Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey 阅读记录

论文链接：DeepLearningforFaceAnti-Spoofing:ASurvey|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码链接：https://github.com/ZitongYu/DeepFAS1.引言人脸识别技术由于其便利性以及卓越的识别准确率，被广泛应用到不少交互式智能应用中，如移动支付。然而，人脸识别系统容易受到诸如打印纸张、视频播放、3D头模等手段

Cassiel_cx·2022-11-20 20:58

Learning Generalized Spoof Cues for Face Anti-spoofing论文解读及复现笔记

Paperlink:https://arxiv.org/abs/2005.03922Codelink:https://github.com/VIS-VAR/LGSC-for-FAS简介:最近读到了一篇百度在人脸活体领域的新作LGSC，感觉思路相当清奇，从异常检测的角度来解决活体问题，假设活体样本具有某种共同属性，属于一个closed-set，而攻击样本作为这个活体closed-set意外的异常，属

小克s·2022-08-20 07:58

【论文翻译】Learning Generalizable and Identity-Discriminative Representations for Face Anti-Spoofing

Abstract由于人脸认证系统的高安全性需求，面部反欺骗（a.k.a演示攻击检测）已引起越来越多的关注。当训练和测试欺骗样本拥有相似的模式时，现有的基于CNN的方法通常很好地识别欺骗攻击，但它们的性能会在未知场景的测试欺骗攻击上急剧下降。在本文中，我们试图通过设计两个新颖性的CNN模型来提高方法的泛化能力和适用性。首先，我们针对CNN模型提出了一种简单但有效的总成对混淆（TPC）损失函数，这增强

sinat_tangsipeng·2022-08-18 07:00

活体检测论文研读六：Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

文章目录论文简介论文研读IntroductionRelatedWorkMethodologyCentralDifferenceConvolutionCDCNCDCN++ExperimentsDatasetsandMetricsImplementationDetailsAblationStudyIntraTestingInterTestingAnalysisandVisualization.Conc

DeepHao·2022-08-18 07:25

【FaceBagNet】《FaceBagNet：Bag-of-local-features Model for Multi-modal Face Anti-spoofing》

CVPR-2019workshopcode：https://github.com/SeuTao/CVPR19-Face-Anti-spoofing文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1Theoverallarchitecture4.2Patch-basedfeatureslearning

bryant_meng·2022-08-18 07:21

【CASIA-SURF】《A Dataset and Benchmark for Large-scale Multi-modal Face Anti-spoofing》

CVPR-2019ChaLearnFaceAnti-spoofingAttackDetectionChallenge@CVPR2019比赛中采用了该数据集结束比赛时的前三名如下：1st：【FAS-FRN】《RecognizingMulti-modalFaceSpoofingwithFaceRecognitionNetworks》（人脸识别预训练+20+模型的ensemble+Multi-level

bryant_meng·2022-08-18 07:21

【论文翻译】论文中英对照翻译--（Learning Generalized Deep Feature Representation for Face Anti-Spoofing）（其一）

【开始时间】2018.10.23【完成时间】2018.10.25【论文翻译】论文中英对照翻译--（LearningGeneralizedDeepFeatureRepresentationforFaceAnti-Spoofing）（其一）【中文译名】人脸反欺骗的广义深层特征表示【论文链接】论文链接【说明】此论文较长，本人将它分为了两部分，这是前半部分【补充】1）论文的发表时间是：2018年5月14日

C小C·2022-08-18 07:16

活体检测 Domain Generalization via Shuffled Style Assembly for Face Anti-Spoofing 论文学习记录

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_Domain_Generalization_via_Shuffled_Style_Assembly_for_Face_Anti-Spoofing_CVPR_2022_paper.pdf动机人脸识别系统经常遭到诸如打印纸张、视频重播、3D头模的表示攻击，一系列的FAS方法被

Cassiel_cx·2022-08-18 07:45

【中文翻译】Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey

DeepLearningforFaceAnti-Spoofing:ASurvey摘要：1INTRODUCTION2BACKGROUND2.1FaceSpoofingAttacks2.2DatasetsforFaceAnti-Spoofing2.3EvaluationMetrics2.4EvaluationProtocols3DEEPFASWITHCOMMERCIALRGBCAMERA3.1Hybr

菜菜子-·2022-08-17 07:29

活体检测 Single-Side Domain Generalization for Face Anti-Spoofing 论文学习记录

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Jia_Single-Side_Domain_Generalization_for_Face_Anti-Spoofing_CVPR_2020_paper.pdf动机尽管现有的SOTA方法在数据集内测试场景下取得了不错的结果，但在跨数据集测试下，它们不能很好地泛化。这是因为这些方法

Cassiel_cx·2022-08-17 07:25

Adaptive Normalized Representation Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing论文阅读笔记

论文基本信息作者：ShubaoLiu,Ke-YueZhang,TaipingYao机构：华东师范大学、腾讯来源：ACMMM时间：2021链接：[2108.02667]AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing(arxiv.org)基础知识1.BN&IN深度学习中的Normalization模型-

好香-·2022-08-01 07:20

活体检测 Adaptive Normalized Representation Learning for GeneralizableFace Anti-Spoofing 阅读笔记

论文链接：AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing|Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimedia预备知识（1）BatchNormalization定义：假设输入特征的尺寸为，包含N个样本，每个样本通道数为C，高为H，宽为W

Cassiel_cx·2022-08-01 07:19

Multi-Modal Face Anti-Spoofing Based on Central Difference Networks学习笔记

论文题目：Multi-ModalFaceAnti-SpoofingBasedonCentralDifferenceNetworks论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w39/Yu_Multi-Modal_Face_Anti-Spoofing_Based_on_Central_Difference_Networks

Cassiel_cx·2022-07-25 07:21

活体检测论文研读三：Learning Deep Models for Face Anti-Spoofing: Binary or Auxiliary Supervision

LearningDeepModelsforFaceAnti-Spoofing:BinaryorAuxiliarySupervision论文简介一、指出先前的深度学习方法将人脸反欺骗问题视为一个简单的二分类问题，将SpoofFace和LiveFace分别采用简单的0，1标签进行监督学习。这样的神经网络很难抓住足够的欺骗线索并且对线索的归纳性很差ConventionalCNN-basedfaceant

DeepHao·2022-03-29 07:05

2021CVPR-Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing

用于RGBD人脸反欺骗的交叉模式焦损摘要：自动检测呈现攻击的方法对于确保面部识别技术的可靠使用至关重要。文献中提供的大多数用于呈现攻击检测(PAD)的方法都无法将其推广到看不见的攻击。近年来，人们提出了多通道方法来提高PAD系统的鲁棒性。通常，只有有限数量的数据可用于附加通道，这限制了这些方法的有效性。在这项工作中，我们提出了一种新的PAD框架，它使用了RGB和深度通道，并引入了一种新的损耗函数。

Jennifer_msn·2022-02-09 07:27

【FAS】《Face Anti-Spoofing Using Patch and Depth-Based CNNs》

2017IEEEInternationalJointConferenceonBiometrics(IJCB)1BackgroundandMotivation传统的人脸识别系统做活体检测的方法大致可以分为如下三类texture-basedmethods（pixelintensity和各种不同形式的attacks没有明确关系，因此想要提取出比较鲁棒的纹理特征还是比较难的）motionbasedmeth

bryant_meng·2020-08-17 12:29

GPS专业词汇

AcquisitionTime:初始定位时间ActiveLeg:激活航线Adapter:转接器、拾音器、接合器Airborne:空运的、空降的、机载的、通过无线电传播的Alkaline:碱性的、碱性Almanac:历书、概略星历Anti-Spoofing

zhou_sheng·2020-08-07 22:51

GPS专业词汇

A-CD-FG-MN-ST-YA-CAcquisitionTime:初始定位时间ActiveLeg:激活航线Adapter:转接器、拾音器、接合器Airborne:空运的、空降的、机载的、通过无线电传播的Alkaline:碱性的、碱性Almanac:历书、概略星历Anti-Spoofing

gisperson·2020-08-07 10:44

Generalized face anti-spoofing by detecting pulse from face videos

Generalizedfaceanti-spoofingbydetectingpulsefromfacevideos标签：anti-spoofing文章来源：201623rdInternationalConferenceonPatternRecognition

coderwangson·2020-08-03 02:57

论文中英对照翻译--（Fusing Multiple Deep Features for Face Anti-spoofing）

【开始时间】2018.10.22【完成时间】2018.10.22【论文翻译】论文中英对照翻译--（FusingMultipleDeepFeaturesforFaceAnti-spoofing）【中文译名】融合多个深层特征的人脸防欺骗【论文链接】链接：https://pan.baidu.com/s/1sPUGnFbKp9C-eFNi59JNhQ提取码：zb16【补充】1）论文的发表时间是：2018，

C小C·2020-07-04 04:12

基于人脸的抗欺骗检测：Deep Tree Learning for Zero-shot Face Anti-Spoofing

首先介绍一下作者：YaojieLiu，afourth-yearPh.D.studentattheDepartmentofComputerScienceandEngineering,MichiganStateUniversity.I’macurrentmemberofComputerVisionLab(CVLAB),advisedbyDr.XiaomingLiu.heisamemberofCompu

啥都学不会·2019-09-06 12:22

Deep Learning for Face Anti-Spoofing_ An End-to-End Approach

DeepLearningforFaceAnti-Spoofing:AnEnd-to-EndApproach标签：anti-spoofing论文出处：IEEE2017本文提出的方法本文提出的是一种端到端的

coderwangson·2019-03-28 20:29

解读：Learning Generalizable and Identity-Discriminative Representations for Face Anti-Spoofing

论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.05602该论文创新点：1.提出了一个TCP(TotalPairwiseConfusion)loss用来增加CNN的泛化能力。2.将FDA(FastDomainAdaptation)整合到CNN中，以减轻domainchanges带来的影响。3.提出了一个多任务学习方式，即用一个CNN同时完成活体检测和人脸识别两个任务网络结构1.针对

dxz_tust·2019-03-18 21:16

Learning Deep Models for Face Anti-Spoofing_ Binary or Auxiliary Supervision

LearningDeepModelsforFaceAnti-Spoofing:BinaryorAuxiliarySupervision标签（空格分隔）：anti-spoofing摘要由于面部识别的广泛使用

coderwangson·2019-03-18 19:24

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