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基于度量学习的人脸抗欺骗识别噪声建模( Identity-constrained Noise Modeling with Metric Learning for Face Anti-spoofing )
YX A LW A JA Meng WSZB C YM D ZW A
人脸呈现攻击检测(PAD)已经成为基于人脸的应用系统中的一个关键组成部分。典型的人脸去欺骗算法通过估计欺骗图像的噪声模式来检测呈现攻击。这些算法与设备无关，具有良好的泛化能力。然而，由于没有具有身份信息的地面真相(GT)用于训练噪声建模网络，噪声建模并不是很有效。为了解决这一问题，我们提出使用训练集中对应对象的真实图像作为一种类型的GT，称为appr-GT，带有欺骗图像的身份信息。提出了一个度量学习模块来约束生成的善意图像与欺骗图像，使其接近appr-GT而远离输入图像。这可以减小欺骗图像的appr-GT和GT之间的成像环境差异的影响。大量的实验结果表明，重建的真实图像和噪声能够与欺骗图像清晰地分离，具有较高的分辨力。该算法具有良好的性能。
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