结合对比学习与空间上下文的人脸活体检测

作者：郝瑾琳; 陈雪云^*

来源：广西大学学报(自然科学版), 2021, 46(06): 1579-1591.

DOI：10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2021.1579

• 人脸活体检测
• 对比学习
• 人脸识别
• 特征学习

人脸活体检测是面部识别应用的先决条件。现有方法利用多种特征提升检测精度,针对特征优化的研究较少,一些能起有效区分作用的特征未被提取,提出结合空间上下文特征与对比学习的人脸活体检测(SAC),分两个阶段:(1)对比学习得到高级语义特征,扩大活脸和攻击脸之间的特征差距。此外,提出两种定义样本的策略以增强特征的可辨性。(2)上下文判别器:自我注意学习输入的极端贡献性空间上下文。两阶段用跳跃连接保持特征表示一致性,分别用特征相似度和交叉熵损失训练。在公开数据集SiW、CAISA FASD和Replay Attack上测试,SAC在SiW的3种测试协议下均取得了与先进算法可比较的结果,在CAISA FASD和Replay Attack的跨数据集测试结果分别提升4%、11%,表明SAC能够有效准确判别欺骗人脸。

• 单位
  广西大学