논문

하루에도 수만개의 글자를 읽고 있습니다. 하루에도 수백장의 종이를 들춰 읽습니다.
이것은 그 읽기에 대한 일기입니다.

Deep Transfer Across Domains for Face Anti-spoofing

  • 두개의 dataset 간의 domain-invariant 한 feature를 만들기 위해 MMD를 적용하였다.
  • 한 배치 내에 labeled dataset과 sparse labeled dataset가 모두 포함되도록 구성한다.
  • Labeled dataset은 classification loss를 적용하고, classification을 위한 직전에 생성된 feature들에 대해 sparse labeled dataset과 labeled dataset간의 Kerndel MMD loss를 적용하여 두 도메인에서 생성되는 feature space를 동일하도록 유도하였다.
  • Sparse labeled dataset에서 일부 존재하는 label에 대해서는 real face에 대한 샘플들만 모아 따로 Kernel MMD loss를 추가함으로써 상대적으로 넓은 공간을 차지하는 spoofing face보다 real face에 더 집중할 수 있도록 하였다.

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