最近,面部生物识别是对传统认证系统的方便替代的巨大关注。因此,检测恶意尝试已经发现具有重要意义,导致面部抗欺骗〜(FAS),即面部呈现攻击检测。与手工制作的功能相反,深度特色学习和技术已经承诺急剧增加FAS系统的准确性,解决了实现这种系统的真实应用的关键挑战。因此,处理更广泛的发展以及准确的模型的新研究区越来越多地引起了研究界和行业的关注。在本文中,我们为自2017年以来对与基于深度特征的FAS方法相关的文献综合调查。在这一主题上阐明,基于各种特征和学习方法的语义分类。此外,我们以时间顺序排列,其进化进展和评估标准(数据集内集和数据集互联集合中集)覆盖了FAS的主要公共数据集。最后,我们讨论了开放的研究挑战和未来方向。
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由于其在保护面部识别系统免于演示攻击(PAS)中的至关重要的作用,因此面部抗散热器(FAS)最近引起了人们的关注。随着越来越现实的PA随着新颖类型的发展,由于其表示能力有限,基于手工特征的传统FAS方法变得不可靠。随着近十年来大规模学术数据集的出现,基于深度学习的FA实现了卓越的性能并占据了这一领域。但是,该领域的现有评论主要集中在手工制作的功能上,这些功能过时,对FAS社区的进步没有任何启发。在本文中,为了刺激未来的研究,我们对基于深度学习的FAS的最新进展进行了首次全面综述。它涵盖了几个新颖且有见地的组成部分:1)除了使用二进制标签的监督(例如,``0'''for pas vs.'1'),我们还通过像素智能监督(例如,伪深度图)调查了最新方法; 2)除了传统的数据内评估外,我们还收集和分析专门为域概括和开放式FAS设计的最新方法; 3)除了商用RGB摄像机外,我们还总结了多模式(例如,深度和红外线)或专门(例如,光场和闪存)传感器下的深度学习应用程序。我们通过强调当前的开放问题并突出潜在的前景来结束这项调查。
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Face recognition technology has been widely used in daily interactive applications such as checking-in and mobile payment due to its convenience and high accuracy. However, its vulnerability to presentation attacks (PAs) limits its reliable use in ultra-secure applicational scenarios. A presentation attack is first defined in ISO standard as: a presentation to the biometric data capture subsystem with the goal of interfering with the operation of the biometric system. Specifically, PAs range from simple 2D print, replay and more sophisticated 3D masks and partial masks. To defend the face recognition systems against PAs, both academia and industry have paid extensive attention to developing face presentation attack detection (PAD) technology (or namely `face anti-spoofing (FAS)').
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Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.
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语义分割在广泛的计算机视觉应用中起着基本作用,提供了全球对图像​​的理解的关键信息。然而,最先进的模型依赖于大量的注释样本,其比在诸如图像分类的任务中获得更昂贵的昂贵的样本。由于未标记的数据替代地获得更便宜,因此无监督的域适应达到了语义分割社区的广泛成功并不令人惊讶。本调查致力于总结这一令人难以置信的快速增长的领域的五年,这包含了语义细分本身的重要性,以及将分段模型适应新环境的关键需求。我们提出了最重要的语义分割方法;我们对语义分割的域适应技术提供了全面的调查;我们揭示了多域学习,域泛化,测试时间适应或无源域适应等较新的趋势;我们通过描述在语义细分研究中最广泛使用的数据集和基准测试来结束本调查。我们希望本调查将在学术界和工业中提供具有全面参考指导的研究人员,并有助于他们培养现场的新研究方向。
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随着过去五年的快速发展,面部身份验证已成为最普遍的生物识别方法。得益于高准确的识别性能和用户友好的用法,自动面部识别(AFR)已爆炸成多次实用的应用程序,而不是设备解锁,签到和经济支付。尽管面部身份验证取得了巨大的成功,但各种面部表现攻击(FPA),例如印刷攻击,重播攻击和3D面具攻击,但仍引起了不信任的问题。除了身体上的攻击外,面部视频/图像很容易受到恶意黑客发起的各种数字攻击技术的影响,从而对整个公众造成了潜在的威胁。由于无限制地访问了巨大的数字面部图像/视频,并披露了互联网上流通的易于使用的面部操纵工具,因此没有任何先前专业技能的非专家攻击者能够轻松创建精致的假面,从而导致许多危险的应用程序例如财务欺诈,模仿和身份盗用。这项调查旨在通过提供对现有文献的彻底分析并突出需要进一步关注的问题来建立面部取证的完整性。在本文中,我们首先全面调查了物理和数字面部攻击类型和数据集。然后,我们回顾了现有的反攻击方法的最新和最先进的进度,并突出显示其当前限制。此外,我们概述了面对法医社区中现有和即将面临的挑战的未来研究指示。最后,已经讨论了联合物理和数字面部攻击检​​测的必要性,这在先前的调查中从未进行过研究。
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横梁面部识别(CFR)旨在识别个体,其中比较面部图像源自不同的感测模式,例如红外与可见的。虽然CFR由于与模态差距相关的面部外观的显着变化,但CFR具有比经典的面部识别更具挑战性,但它在具有有限或挑战的照明的场景中,以及在呈现攻击的情况下,它是优越的。与卷积神经网络(CNNS)相关的人工智能最近的进展使CFR的显着性能提高了。由此激励,这项调查的贡献是三倍。我们提供CFR的概述,目标是通过首先正式化CFR然后呈现具体相关的应用来比较不同光谱中捕获的面部图像。其次,我们探索合适的谱带进行识别和讨论最近的CFR方法,重点放在神经网络上。特别是,我们提出了提取和比较异构特征以及数据集的重新访问技术。我们枚举不同光谱和相关算法的优势和局限性。最后,我们讨论了研究挑战和未来的研究线。
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面部演示攻击检测(PAD)由于欺骗欺骗性被广泛认可的脆弱性而受到越来越长。在2011年,2013年,2017年,2019年,2020年和2021年与主要生物识别和计算机视觉会议结合的八个国际竞赛中,在八个国际竞赛中评估了一系列国际竞争中的八种国际竞争中的艺术状态。研究界。在本章中,我们介绍了2019年的五个最新竞赛的设计和结果直到2021年。前两项挑战旨在评估近红外(NIR)和深度方式的多模态设置中面板的有效性。彩色相机数据,而最新的三个竞争专注于评估在传统彩色图像和视频上运行的面部垫算法的域和攻击型泛化能力。我们还讨论了从竞争中吸取的经验教训以及领域的未来挑战。
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近年来,随着对公共安全的需求越来越多,智能监测网络的快速发展,人员重新识别(RE-ID)已成为计算机视野领域的热门研究主题之一。人员RE-ID的主要研究目标是从不同的摄像机中检索具有相同身份的人。但是,传统的人重新ID方法需要手动标记人的目标,这消耗了大量的劳动力成本。随着深度神经网络的广泛应用,出现了许多基于深入的基于学习的人物的方法。因此,本文促进研究人员了解最新的研究成果和该领域的未来趋势。首先,我们总结了对几个最近公布的人的研究重新ID调查,并补充了系统地分类基于深度学习的人的重新ID方法的最新研究方法。其次,我们提出了一种多维分类,根据度量标准和表示学习,将基于深度学习的人的重新ID方法分为四类,包括深度度量学习,本地特征学习,生成的对抗学习和序列特征学习的方法。此外,我们根据其方法和动机来细分以上四类,讨论部分子类别的优缺点。最后,我们讨论了一些挑战和可能的研究方向的人重新ID。
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深度神经网络在人类分析中已经普遍存在,增强了应用的性能,例如生物识别识别,动作识别以及人重新识别。但是,此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中,对大规模数据集的需求构成了严重的挑战,因为数据收集乏味,廉价,昂贵,并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成,作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法,在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查,总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后,我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。
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Person re-identification (Re-ID) aims at retrieving a person of interest across multiple non-overlapping cameras. With the advancement of deep neural networks and increasing demand of intelligent video surveillance, it has gained significantly increased interest in the computer vision community. By dissecting the involved components in developing a person Re-ID system, we categorize it into the closed-world and open-world settings. The widely studied closed-world setting is usually applied under various research-oriented assumptions, and has achieved inspiring success using deep learning techniques on a number of datasets. We first conduct a comprehensive overview with in-depth analysis for closed-world person Re-ID from three different perspectives, including deep feature representation learning, deep metric learning and ranking optimization. With the performance saturation under closed-world setting, the research focus for person Re-ID has recently shifted to the open-world setting, facing more challenging issues. This setting is closer to practical applications under specific scenarios. We summarize the open-world Re-ID in terms of five different aspects. By analyzing the advantages of existing methods, we design a powerful AGW baseline, achieving state-of-the-art or at least comparable performance on twelve datasets for FOUR different Re-ID tasks. Meanwhile, we introduce a new evaluation metric (mINP) for person Re-ID, indicating the cost for finding all the correct matches, which provides an additional criteria to evaluate the Re-ID system for real applications. Finally, some important yet under-investigated open issues are discussed.
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Deep domain adaptation has emerged as a new learning technique to address the lack of massive amounts of labeled data. Compared to conventional methods, which learn shared feature subspaces or reuse important source instances with shallow representations, deep domain adaptation methods leverage deep networks to learn more transferable representations by embedding domain adaptation in the pipeline of deep learning. There have been comprehensive surveys for shallow domain adaptation, but few timely reviews the emerging deep learning based methods. In this paper, we provide a comprehensive survey of deep domain adaptation methods for computer vision applications with four major contributions. First, we present a taxonomy of different deep domain adaptation scenarios according to the properties of data that define how two domains are diverged. Second, we summarize deep domain adaptation approaches into several categories based on training loss, and analyze and compare briefly the state-of-the-art methods under these categories. Third, we overview the computer vision applications that go beyond image classification, such as face recognition, semantic segmentation and object detection. Fourth, some potential deficiencies of current methods and several future directions are highlighted.
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Online media data, in the forms of images and videos, are becoming mainstream communication channels. However, recent advances in deep learning, particularly deep generative models, open the doors for producing perceptually convincing images and videos at a low cost, which not only poses a serious threat to the trustworthiness of digital information but also has severe societal implications. This motivates a growing interest of research in media tampering detection, i.e., using deep learning techniques to examine whether media data have been maliciously manipulated. Depending on the content of the targeted images, media forgery could be divided into image tampering and Deepfake techniques. The former typically moves or erases the visual elements in ordinary images, while the latter manipulates the expressions and even the identity of human faces. Accordingly, the means of defense include image tampering detection and Deepfake detection, which share a wide variety of properties. In this paper, we provide a comprehensive review of the current media tampering detection approaches, and discuss the challenges and trends in this field for future research.
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我们提出了一种新的四管齐下的方法,在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架,彼此之叠,以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性,效率和成功完成。首先,我们使用深度卷积神经网络(CNN)系统,以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来,我们将此CNN框架扩展了对象检测,跟踪,分割与掩码RCNN框架,以及具有多模级自然语言处理(NLP)框架的场景描述。第三,我们建立了一个深入的Q学习的代理,免受压力引起的迷失方向和焦虑,能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后,我们使用了一种低计算无监督的学习技术,称为张量分解,在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构,我们建立了人工智能系统的骨干,用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用,我们设计了一种物理结构,其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入,这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征,这对救援操作至关重要在手头,以及路径规划功能,充当虚拟指南,以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时,这四种方法呈现了一种新颖的信息理解,转移和综合方法,这可能会大大提高消防员响应和功效,并降低寿命损失。
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微表达(MES)是非自愿的面部运动,揭示了人们在高利害情况下隐藏的感受,并对医疗,国家安全,审讯和许多人机交互系统具有实际重要性。早期的MER方法主要基于传统的外观和几何特征。最近,随着各种领域的深度学习(DL)的成功,神经网络已得到MER的兴趣。不同于宏观表达,MES是自发的,微妙的,快速的面部运动,导致数据收集困难,因此具有小规模的数据集。由于上述我的角色,基于DL的MER变得挑战。迄今为止,已提出各种DL方法来解决我的问题并提高MER表现。在本调查中,我们对深度微表达识别(MER)进行了全面的审查,包括数据集,深度MER管道和最具影响力方法的基准标记。本调查定义了该领域的新分类法,包括基于DL的MER的所有方面。对于每个方面,总结和讨论了基本方法和高级发展。此外,我们得出了坚固的深层MER系统设计的剩余挑战和潜在方向。据我们所知,这是对深度MEL方法的第一次调查,该调查可以作为未来MER研究的参考点。
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随着在我们日常生活中的面部识别系统的部署增加,面部呈现攻击检测(PAD)在保护面部识别系统中吸引了很多关注并发挥着关键作用。尽管通过在数据集中的手工制作和基于深度学习的方法方面取得了巨大表现,但在处理看不见场景时的性能下降。在这项工作中,我们提出了一种双流卷积神经网络(CNNS)框架。一个流适应四种学习频率滤波器,以学习频域中的特征,这些功能域不太受传感器/照明的变化的影响。另一个流利用RGB图像来补充频域的特征。此外,我们提出了分层关注模块集成,通过考虑CNN的不同层中的深度特征的性质,在不同阶段中加入来自两个流的信息。在数据集内和交叉数据集设置中评估所提出的方法,结果表明,我们所提出的方法在与最先进的最先进的最新的大多数实验装置中提高了最平移,包括明确为域适应设计的方法/换档问题。我们成功证明了我们提出的垫解决方案的设计,在一步的融合研究中,涉及我们所提出的学习频率分解,我们的分层注意模块设计和使用的损耗功能。培训码和预先接受训练的型号是公开发布的
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在过去的十年中,许多深入学习模型都受到了良好的培训,并在各种机器智能领域取得了巨大成功,特别是对于计算机视觉和自然语言处理。为了更好地利用这些训练有素的模型在域内或跨域转移学习情况下,提出了知识蒸馏(KD)和域适应(DA)并成为研究亮点。他们旨在通过原始培训数据从训练有素的模型转移有用的信息。但是,由于隐私,版权或机密性,原始数据并不总是可用的。最近,无数据知识转移范式吸引了吸引人的关注,因为它涉及从训练有素的模型中蒸馏宝贵的知识,而无需访问培训数据。特别是,它主要包括无数据知识蒸馏(DFKD)和源无数据域适应(SFDA)。一方面,DFKD旨在将域名域内知识从一个麻烦的教师网络转移到一个紧凑的学生网络,以进行模型压缩和有效推论。另一方面,SFDA的目标是重用存储在训练有素的源模型中的跨域知识并将其调整为目标域。在本文中,我们对知识蒸馏和无监督域适应的视角提供了全面的数据知识转移,以帮助读者更好地了解目前的研究状况和想法。分别简要审查了这两个领域的应用和挑战。此外,我们对未来研究的主题提供了一些见解。
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作为许多自主驾驶和机器人活动的基本组成部分,如自我运动估计,障碍避免和场景理解,单眼深度估计(MDE)引起了计算机视觉和机器人社区的极大关注。在过去的几十年中,已经开发了大量方法。然而,据我们所知,对MDE没有全面调查。本文旨在通过审查1970年至2021年之间发布的197个相关条款来弥补这一差距。特别是,我们为涵盖各种方法的MDE提供了全面的调查,介绍了流行的绩效评估指标并汇总公开的数据集。我们还总结了一些代表方法的可用开源实现,并比较了他们的表演。此外,我们在一些重要的机器人任务中审查了MDE的应用。最后,我们通过展示一些有希望的未来研究方向来结束本文。预计本调查有助于读者浏览该研究领域。
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机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布(OOD)样本,因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性,该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性,检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止,一些研究领域解决了检测陌生样本的问题,包括异常检测,新颖性检测,一级学习,开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念,但分别分布,开放式检测和异常检测已被独立研究。因此,这些研究途径尚未交叉授粉,创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法,但它们似乎仅关注特定领域,而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时,对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益,并协同发展未来的方法。此外,据我们所知,虽然进行异常检测或单级学习进行了调查,但没有关于分布外检测的全面或最新的调查,我们的调查可广泛涵盖。最后,有了统一的跨域视角,我们讨论并阐明了未来的研究线,打算将这些领域更加紧密地融为一体。
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对分布(OOD)数据的概括是人类自然的能力,但对于机器而言挑战。这是因为大多数学习算法强烈依赖于i.i.d.〜对源/目标数据的假设,这在域转移导致的实践中通常会违反。域的概括(DG)旨在通过仅使用源数据进行模型学习来实现OOD的概括。在过去的十年中,DG的研究取得了长足的进步,导致了广泛的方法论,例如,基于域的一致性,元学习,数据增强或合奏学习的方法,仅举几例;还在各个应用领域进行了研究,包括计算机视觉,语音识别,自然语言处理,医学成像和强化学习。在本文中,首次提供了DG中的全面文献综述,以总结过去十年来的发展。具体而言,我们首先通过正式定义DG并将其与其他相关领域(如域适应和转移学习)联系起来来涵盖背景。然后,我们对现有方法和理论进行了彻底的审查。最后,我们通过有关未来研究方向的见解和讨论来总结这项调查。
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