基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法

针对现有人脸活体检测算法的特征表示不佳,以及在跨数据集上泛化性能较差等问题,提出了一种基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法。首先,使用ResNet-18编码器提取来自多个源域的通用特征,并经过不同注意力机制的两个自适应模块进行分离,增强全局内容特征与局部风格特征表征;其次,基于AdaIN算法将内容特征与风格特征进行有机融合,进一步提升特征表示,并将融合后的特征输入到特定的分类器和域判别器进行对抗训练;最后,采用平均负样本的半难样本三元组挖掘优化特征嵌入,可以兼顾类内聚集和类间排斥,更好地捕捉真实和伪造类别之间的界限。所提方法在四个基准数据集CASIA-FASD、REPLAY-ATTACK、MSU-MFSD 和 OULU-NPU上进行训练测试,分别达到了6.33%、12.05%、8.38%、10.59%的准确率,优于现有算法,表明所提方法能够显著提升人脸活体检测模型在跨数据集测试中的泛化性能。     

结合风格迁移的最小化类混淆领域自适应算法

在无监督领域自适应中分类器对目标域的样本进行类别预测时容易产生混淆预测,虽然已有研究提出了相关算法提取到样本的类间相关性,降低了分类器在目标域上的类混淆预测。但该方法仍然未能解决源域和目标域因共享特征稀疏导致的迁移学习能力不足的问题,针对这个问题,通过使用生成对抗网络对源域进行了风格迁移,扩展源域各类样本的特征空间可供目标域匹配的共享特征,解决因共享特征稀疏导致分类器正迁移力不足的问题,从而进一步减少分类器在目标域上产生的类混淆预测。当分类器利用扩充后的共享特征对目标域样本预测分类概率时,基于不确定性权重机制,加重预测概率权重使其能在几个预测概率峰值上以更高的概率值突出,准确地量化类混淆,最小化跨域的类混淆预测,抑制跨域的负迁移。在UDA场景下,对标准的数据集ImageCLEF-DA和Office-31的三个子数据集分别进行了领域自适应实验,相较于RADA算法平均识别精度分别提升了1.3个百分点和1.7个百分点。     

二次解耦与活体特征渐进式对齐的域自适应人脸反欺诈

现有的人脸反欺诈（face anti-spoofing,FAS）方法虽然在域内测试表现良好，但在跨域场景下性能会大幅度下降.当前基于域对抗对齐的跨域人脸反欺诈方法，因其对齐网络和分类网络彼此独立，无法保证对齐任务直接服务于分类任务.提出了一种基于二次解耦与活体特征课程学习渐进式对抗对齐的域自适应人脸反欺诈（domain adaptation for face anti-spoofing based on dual disentanglement and liveness feature curriculum learning progressive adversarial alignment,DDCL）方法，首先将源域特征启发式解耦为域相关特征和域无关特征，之后使用分类器的梯度信息将域无关特征中的活体相关和无关特征进行第2次解耦.在训练过程中为减轻优化难度，通过课程学习的方式对目标域特征与活体相关、无关特征的组合进行渐进式对抗对齐，逐步提高活体相关特征的比重，增强目标域特征与活体检测任务的相关性，从因果角度给出活体对齐域自适应的解释.在CASIA-MFSD,Idiap Replay-A...     

甲状腺超声影像的元优化多级对抗域适应网络

目的 计算机辅助诊断是临床诊断中一种重要的辅助手段。然而在多机型超声影像的应用现状中,单一深度卷积神经网络面临难以从不同数据源中提取样本特征的问题,导致模型在区分多源数据方面性能欠佳。为提升单一深度模型在多源数据的泛化能力,本文提出一种无监督域自适应网络。方法 将深度对抗域适应方法应用于多源甲状腺超声影像分类任务,通过生成对抗思想提取源域图像与目标域图像的域不变特征,提出一种多级对抗域自适应网络(multi-level adversarial domain adaptation network, MADAN)。将元优化(meta-optimized)策略引入对抗域适应的学习中,将域对齐目标和样本分类目标以协调的方式联合优化,提升了模型对无标记目标域数据的分类性能。结果 在包含4种域的甲状腺超声影像数据集上实验,与7种经典域自适应方法比较。实验结果表明,MADAN在全部迁移任务中取得90.141%的目标域样本平均分类准确率,优于残差分类网络和多种经典域自适应分类网络。融合元优化训练策略后的MADAN在目标域的测试平均准确率提升约1.67%。结论 本文提出的元优化多级对抗域适应网络一方面通...     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

人脸识别系统的活体检测综述

人脸识别系统的快速发展对人脸活体检测技术提出了新要求,包括检测实时性、面对复杂环境的泛化性、对多种攻击类型的鲁棒性以及用户体验的友好性等.主要阐述了人脸活体检测的必要性,对方法进行了分类、整理和总结,根据所提特征的不同,将活体检测分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法,并将近期针对算法泛化性的研究进展归纳为基于辅助监督信号方法、基于域适应域泛化的方法、基于特征解耦的方法、基于噪声建模的方法、基于异常检测的方法,对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,详细总结了每类方法的基本思想和优缺点.从各方面系统地概括了人脸活体检测问题,包括不同类型的呈现攻击、先进的人脸活体检测方法、常用公共数据库、标准化评价指标、测试方法等的介绍.此外,还讨论了该领域的难点与挑战,总结了未来的研究方向扣发展趋势.     

对抗一致性约束的无监督域自适应绝缘子检测

目的 绝缘子检测是输电线路智能巡维工作的重要组成部分,然而大多数情况仅能获得单一类型的绝缘子样本。将单一类型的绝缘子样本训练得到的模型直接用于其他类型的绝缘子检测,会由于训练数据与目标数据之间存在的域偏移导致其检测性能急剧下降。因此,提高模型的泛化能力以保持良好的检测性能显得尤为必要。为此,提出一种新颖的对抗一致性约束的无监督域自适应绝缘子检测算法。方法 对源域样本与目标域样本分别设计了两个不同的分类器,并将网络的预测结果与对应的绝缘子进行类别约束,使模型能够提取到不同类型绝缘子独有的特征。此外,在对抗学习过程中引入一个额外的分类器用于将源域中绝缘子特征与从目标域中预测到的目标物特征分到同一类别下,从而使模型能提取不同类型绝缘子共有的鲁棒性特征。结果 实验表明本文方法显著提高了模型的跨域检测性能。在glass→composite和composite→glass任务上的平均精度均值(mean average precision, mAP)分别达到55.1%和23.4%,优于主流的无监督域自适应目标检测方法。在公开数据集COCO(common objects in context)上的实验结果也较为优异,平均精度均值(mean average precision,mAP)达到61.5%。消融实验中,在glass→composite和composite→glass任务上,本文方法在基准性能上分别提升了11.5%和6.4%,表明了所提方法的有效性。结论 本文方法减少了不同类型绝缘子间的差异带来的域偏移,提升了模型在跨域绝缘子检测任务中的泛化能力,提高了输电线路巡维工作的绝缘子检测效率。同时,在COCO数据集上的普适性实验表明本文方法同样适用于其他不同类物体的检测并且性能优异。     

多源域适应方法综述

域适应是解决源域样本和目标域样本不满足独立同分布问题的迁移学习范式,是当下研究的重点方法。然而实际情况下获取源域样本的渠道和方法并不唯一,这会导致源域中存在多种不同分布的样本。多源域适应方法是解决源域样本分布多样性问题的有效途径,其主要研究各源域分布间的关系和与目标域分布对齐的策略,进一步减轻各域之间的域偏移,具有实用意义和挑战价值。随着深度学习技术的不断进步,多源域适应方法主要使用深度神经网络提取各域的域不变特征作为分布对齐的依据,结合使用度量准则衡量分布差异或者利用对抗思想对齐域间分布。经过理论证明和实验验证,多源域适应方法训练的模型比单源域方法训练的模型具有更好的泛化性能,更符合现实需求。通过介绍多源域适应的研究现状和相关概念,对现有算法进行总结和综述,按照迁移方式不同对多源域适应方法进行分类,进一步分析多源域适应方法性能的实验结果,阐述其存在的不足和缺点,并对多源域适应领域的发展和趋势进行预测。     

具有类间差异约束的多对抗深度域适应模型

为实现目标域样本能够与源域中同类样本准确对齐,并在保证样本准确识别率的条件下进一步提高不同类别样本特征间的可区分性,提出了一种带有类间差异约束的域适应模型。首先,该模型采用深度卷积神经网络对源域样本进行了有监督学习,并在训练过程中基于提出的类间差异测量函数对源域样本特征加以类间差异性约束;其次,该模型采用了多对抗域鉴别网络结构,其中提出了一种目标域样本伪标签计算方法,从而将无标签的样本指定到合理的域鉴别网络进行训练;最后,通过最小化分类损失与最大化域鉴别损失,获得最优特征提取器与特征分类器。实验结果表明,对于4种数据集,提出的模型在目标域上平均识别准确率可以达到0.860,同类间的平均距离、不同类间的平均距离、目标域中样本错误识别率相对于改进前分别降低0.003,提升0.065,降低0.025,从而验证了提出模型的性能得到了明显提升。     

基于多尺度Transformer融合多域信息的伪造人脸检测

当前,基于Deepfakes等深度伪造技术生成的“换脸”类伪造视频泛滥,给公民个人隐私和国家政治安全带来巨大威胁,为此,研究视频中深度伪造人脸检测技术具有重要意义。针对已有伪造人脸检测方法存在的面部特征提取不充分、泛化能力弱等不足,提出一种基于多尺度Transformer对多域信息进行融合的伪造人脸检测方法。基于多域特征融合的思路,同时从视频帧的频域与RGB域进行特征提取,提高模型的泛化性;联合EfficientNet和多尺度Transformer,设计多层级的特征提取网络以提取更精细的伪造特征。在开源数据集上的测试结果表明,相比已有方法,所提方法具有更好的检测效果;同时在跨数据集上的实验结果证明了所提模型具有较好的泛化性能。     

对抗学习遥感图像场景识别

目的 在高分辨率遥感图像场景识别问题中,经典的监督机器学习算法大多需要充足的标记样本训练模型,而获取遥感图像的标注费时费力。为解决遥感图像场景识别中标记样本缺乏且不同数据集无法共享标记样本问题,提出一种结合对抗学习与变分自动编码机的迁移学习网络。方法 利用变分自动编码机（variational auto-encoders,VAE）在源域数据集上进行训练,分别获得编码器和分类器网络参数,并用源域编码器网络参数初始化目标域编码器。采用对抗学习的思想,引入判别网络,交替训练并更新目标域编码器与判别网络参数,使目标域与源域编码器提取的特征尽量相似,从而实现遥感图像源域到目标域的特征迁移。结果 利用两个遥感场景识别数据集进行实验,验证特征迁移算法的有效性,同时尝试利用SUN397自然场景数据集与遥感场景间的迁移识别,采用相关性对齐以及均衡分布适应两种迁移学习方法作为对比。两组遥感场景数据集间的实验中,相比于仅利用源域样本训练的网络,经过迁移学习后的网络场景识别精度提升约10%,利用少量目标域标记样本后提升更为明显;与对照实验结果相比,利用少量目标域标记样本时提出方法的识别精度提升均在3%之上,仅利用源域标记样本时提出方法场景识别精度提升了10%~40%;利用自然场景数据集时,方法仍能在一定程度上提升场景识别精度。结论 本文提出的对抗迁移学习网络可以在目标域样本缺乏的条件下,充分利用其他数据集中的样本信息,实现不同场景图像数据集间的特征迁移及场景识别,有效提升遥感图像的场景识别精度。     

基于多尺度特征多对抗网络的雾天图像识别

目的 当前的大型数据集,例如ImageNet,以及一些主流的网络模型,如ResNet等能直接高效地应用于正常场景的分类,但在雾天场景下则会出现较大的精度损失。雾天场景复杂多样,大量标注雾天数据成本过高,在现有条件下,高效地利用大量已有场景的标注数据和网络模型完成雾天场景下的分类识别任务至关重要。方法 本文使用了一种低成本的数据增强方法,有效减小图像在像素域上的差异。基于特征多样性和特征对抗的思想,提出多尺度特征多对抗网络,通过提取数据的多尺度特征,增强特征在特征域分布的代表性,利用对抗机制,在多个特征上减少特征域上的分布差异。通过缩小像素域和特征域分布差异,进一步减小领域偏移,提升雾天场景的分类识别精度。结果 在真实的多样性雾天场景数据上,通过消融实验,使用像素域数据增强方法后,带有标签的清晰图像数据在风格上更趋向于带雾图像,总的分类精度提升了8.2%,相比其他的数据增强方法,至少提升了6.3%,同时在特征域上使用多尺度特征多对抗网络,相比其他的网络,准确率至少提升了8.0%。结论 像素域数据增强以及多尺度特征多对抗网络结合的雾天图像识别方法,综合考虑了像素域和特征域的领域分布差异,结合了多尺度的丰富特征信息,同时使用多对抗来缩小雾天数据的领域偏移,在真实多样性雾天数据集上获得了更好的图像分类识别效果。     

Enhancing network intrusion detection classifiers using supervised adversarial training

The performance of classifiers has a direct impact on the effectiveness of intrusion detection system. Thus, most researchers aim to improve the detection performance of classifiers. However, classifiers can only get limited useful information from the limited number of labeled training samples, which usually affects the generalization of classifiers. In order to enhance the network intrusion detection classifiers, we resort to adversarial training, and a novel supervised learning framework using generative adversarial network for improving the performance of the classifier is proposed in this paper. The generative model in our framework is utilized to continuously generate other complementary labeled samples for adversarial training and assist the classifier for classification, while the classifier in our framework is used to identify different categories. Meanwhile, the loss function is deduced again, and several empirical training strategies are proposed to improve the stabilization of the supervised learning framework. Experimental results prove that the classifier via adversarial training improves the performance indicators of intrusion detection. The proposed framework provides a feasible method to enhance the performance and generalization of the classifier.

     

用于失配隐写分析的对抗子领域自适应网络

当训练集数据和测试集数据来自不同的载体源时,即在载体源失配的条件下,通常会使一个表现优异的隐写分析器检测准确率下降。在实际应用中,隐写分析人员往往需要处理从互联网上采集的图像。然而,与训练集数据相比,这些可疑图像很可能具有完全不同的捕获和处理历史,导致隐写分析模型可能出现不同程度的检测性能下降,这也是隐写分析工具在现实应用中很难成功部署的原因。为了提高基于深度学习的隐写分析方法的实际应用价值,对测试样本信息加以利用,使用领域自适应方法来解决载体源失配问题,将训练集数据作为源领域,将测试集数据作为目标领域,通过最小化源领域与目标领域之间的特征分布差异来提高隐写分析器在目标领域的检测性能,提出了一种对抗子领域自适应网络（ASAN,adversarial subdomain adaptation network）。一方面从生成特征的角度出发,要求隐写分析模型生成的源领域特征和目标领域特征尽可能相似,使判别器分辨不出特征来自哪一个领域;另一方面从减小域间特征分布差异的角度出发,采用子领域自适应方法来减少相关子领域分布的非期望变化,有效地扩大了载体与载密样本之间的距离,有利于分类精度的提高。通过...     

结合胶囊网络的领域适应意图识别

意图识别是口语理解中的重要任务,关乎整个对话系统的性能。针对新领域人机对话系统中训练语料较少,构建可训练语料十分昂贵的问题,提出一种利用胶囊网络改进领域判别器的领域适应方法。该方法利用领域对抗神经网络将源域的特征信息迁移至目标域中,此外,为了保证领域意图文本的特征质量,对源域和目标域的特征表示进行再次提取,充分获取意图文本的特征信息,捕捉不同领域的独有特征,提高领域的判别能力,保障领域适应任务的可靠性。在目标域仅包含少量样本的情况下,该方法在中文和英文数据集上的准确率分别达到了83.3%和88.9%。     

解纠缠表示学习在跨年龄人脸识别中的应用

跨年龄人脸识别因其在现实生活中的广泛应用而成为人脸识别领域的热门话题.针对跨年龄人脸识别精度较低的问题,引入解纠缠表示学习,提出了一个基于生成对抗网络的解纠缠表示学习(IPDRL)网络来实现人脸图像的识别.该网络由编码器、生成器和鉴别器构成.编码器在对特征中的年龄变化进行解纠缠的同时,对人脸图像的身份信息进行编码,提取只利于身份鉴别的特征,实现身份特征和年龄特征的解纠缠;生成器根据输入的年龄特征生成对应的身份保持的年龄图像;鉴别器通过对抗学习和多任务学习实现年龄和身份的类分布预测.通过将解纠缠表示学习、对抗学习和多任务学习相结合的方法,很好地保留了人脸图像的身份信息,并使跨年龄人脸图像识别的精度得到了提高.     

人脸检测的贝叶斯特征判别方法

研究了人脸检测的贝叶斯特征判别法,该方法包括三个部分:原始图像的特征判别分析、人脸区和其它区的统计建模以及贝叶斯分类器。特征分析包括一维Harr小波变换和幅度投影,后者可以获取人脸图像垂直方向对称分布和水平方向特征。统计建模将人脸部分看作多维正态分布,估算其条件概率密度函数(PDF)。最后使用贝叶斯分类器检测人脸。该方法具有很好的外推能力。     

基于特征和类别对齐的领域适应算法

针对现有的基于对抗学习的领域适应算法未能充分挖掘样本的可转移特征导致泛化能力较差和分类精确度较低的问题,提出基于特征和类别对齐的领域适应(FCDA)算法.首先,针对最大均值差异(MMD)度量准则存在的不足进行改进,得到一种新的MID(maximizes the intra-domain density)度量函数,分别度...