Microsoft Surface

无面部数据集的蔬菜可改善演示攻击检测

研究人员开发了一种新颖的人脸演示攻击检测（PAD）方法，通过使用西红柿、土豆和洋葱（TPO）数据集而非人脸进行模型训练。这个无面部数据集包含蔬菜的真实、打印和重放录音，能够学习可迁移的PAD表示。在TPO数据集上训练的检测器在标准的跨数据集人脸PAD基准测试中取得了92.70%的平均AUC，证明了其有效性，并表明PAD表示可以捕捉与面部内容无关的演示过程特征。将TPO纳入现有的人脸PAD训练中也持续提高了跨数据集性能，凸显了其在隐私保…