이 논문은 얼굴 위조 탐지(FFD) 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 백본 네트워크의 사전 학습 구성과 파인 튜닝 기법을 종합적으로 다룬다.
먼저, 실제 얼굴 데이터셋을 활용한 자기 지도 학습을 통해 백본 네트워크의 얼굴 표현 능력을 향상시킨다. 이후 경쟁적 학습 메커니즘을 통해 백본의 다양한 위조 단서 추출 능력을 강화한다. 또한 예측 확률과 불확실성을 활용한 임계값 최적화 기법을 제안하여 모델의 신뢰성을 높인다.
실험 결과, 제안 모델은 기존 FFD 방법들보다 뛰어난 일반화 성능을 보였으며, 얼굴 위조 탐지 외에도 프레젠테이션 공격 탐지 등 다른 얼굴 관련 작업에서도 우수한 성과를 달성했다.
Başka Bir Dile
kaynak içeriğinden
arxiv.org
Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi
by Zonghui Guo,... : arxiv.org 09-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.16945.pdfDaha Derin Sorular