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.2023年5月;45(5):5609-5631.
doi:10.1109/TPAMI.2022.3215850。 Epub 2023年4月3日。

深度学习面部防抖:一项调查

深度学习面部防抖:一项调查

梓潼语等。 IEEE跨模式分析机智能. 2023年5月.

摘要

人脸防滑(FAS)在保护人脸识别系统免受呈现攻击(PA)方面发挥着至关重要的作用,因此最近受到了越来越多的关注。随着越来越多具有新颖类型的现实主义PA的涌现,基于手工特征的早期FAS方法由于其有限的表示能力而变得不可靠。近十年来,随着大规模学术数据集的出现,基于深度学习的FAS取得了显著的成绩,并在这一领域占据主导地位。然而,这一领域的现有评论主要集中在手工制作的功能上,这些功能已经过时,对FAS社区的进步毫无启发性。在本文中,为了刺激未来的研究,我们首先对基于深度学习的FAS的最新进展进行了全面回顾。它涵盖了几个新颖而有见地的组件:1)除了使用二进制标签进行监督(例如,“0”表示真实,“1”表示PA),我们还研究了最近使用像素监督的方法(例如,伪深度图);2) 除了传统的数据内评估外,我们还收集和分析了专门为领域泛化和开放集FAS设计的最新方法;3)除了商用RGB相机,我们总结了多模态(如深度和红外)或专用(如光场和闪光灯)传感器下的深度学习应用。我们通过强调当前的未决问题和突出潜在的前景来结束本次调查。

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