【論文翻譯】Learning Generalizable and Identity-Discriminative Representations for Face Anti-Spoofing
Abstract 由於人臉認證系統的高安全性需求，面部反欺騙（a.k.a演示攻擊檢測）已引起越來越多的關注。當訓練和測試欺騙樣本擁有相似的模式時，現有的基於CNN的方法通常很好地識別欺騙攻擊，但它們的性能會在未知場景的測試欺騙攻擊上急劇下降。在本文中，我們試圖通過設計兩個新穎性的CNN模型來提高方法的泛化能力和適用性。首先，我們針對CNN模型提出了一種簡單但有效的總成對混淆（TPC）損失函數，這增
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