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J-GLOBAL ID：202002286800143804   整理番号：20A1961259

高度な一般化能力のための高周波数および低周波数特徴の融合による顔のアンチスーフィング【JST・京大機械翻訳】

Face Anti-Spoofing by Fusing High and Low Frequency Features for Advanced Generalization Capability

著者 (3件)： Chen Baoliang (City University of Hong Kong, China) ,  Yang Wenhan (City University of Hong Kong, China) ,  Wang Shiqi (City University of Hong Kong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： MIPR  ページ： 199-204  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔認証システムでは,顔アンチスポーフィングは不可欠な部分である。最近,CNNベースのアプローチは,類似のシーンにおける訓練と試験時に有望な結果を達成した。しかし,そのモデルが,ドメイン一般化問題のために,非セーエンデータセット上でテストされたとき,性能は通常劇的に低下する。本論文では,高い一般化能力のための顔画像の高周波(HF)と低周波(LF)情報を融合するための2つのストリームから成る新しい顔アンチスポッシングモデルを提案した。より具体的には,3つの高域と低域フィルタが,それぞれ顔画像の高と低頻度成分を抽出するために利用される。2つの構成要素は,交差周波数空間注意(CFSA)モジュールを有する2つのサブネットワークによって進行して,それは2つのストリームを通信して,互いに情報を交換する。2つのサブネットワークが,異なる種類の情報の原因であることを考慮して,自己チャネル注意は,CFSA後に取り込まれ,次に,2つのサブネットワークの出力を,最終分類のために融合した。クロスデータベース結果に関する実験は,提案方法が顔スプーフィング検出における一般化能力を大いに改良することができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 低域フィルタ ,  HF【周波数】 ,  *LF【周波数】 ,  チャネル ,  顔画像
準シソーラス用語： 顔認証 ,  サブネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 一般化 ,  能力 ,  高周波数 ,  低周波数 ,  融合 ,  顔