面部表现攻击检测（PAD）在防御面部识别系统免受演示攻击方面起着重要作用。 PAD的成功很大程度上依赖于需要大量标记数据的监督学习，这对于视频尤其具有挑战性，通常需要专家知识。为了避免昂贵的标记数据收集，本文提出了一种通过运动预测进行自我监督视频表示学习的新方法。为了实现这一目标，我们基于三个RGB框架利用时间一致性，这些RGB帧在视频序列中以三个不同的时间获取。然后将获得的帧转换为灰度图像，其中每个图像被指定为三个不同的通道，例如R（红色），G（绿色）和B（蓝色），形成动态灰度片段（DGS）。由此激励，这些标签会自动生成，以通过使用视频的不同时间长度来基于DG的时间多样性，这对下游任务非常有帮助。从我们方法的自我监督性质中受益，我们报告了结果，结果表明，在四个公共基准数据集上的现有方法，即重播攻击，MSU-MFSD，CASIA-FASD和OULU-NPU。解释性分析是通过石灰和Grad-CAM技术进行的，以可视化DGS中使用的最重要功能。

如果不部署面部反动体相反的对策，则可以通过呈现印刷照片，视频或真实用户的硅面膜来欺骗面部识别系统。因此，面对表现攻击检测（PAD）在提供对数字设备的安全访问方面起着至关重要的作用。大多数现有的基于视频的垫子对策都无法应对视频中的远程时间变化。此外，在特征提取步骤之前的键框采样尚未在面部抗散热域中广泛研究。为了减轻这些问题，本文通过提出一种视频处理方案来提供一种数据采样方法，该方案基于高斯加权功能进行建模远程时间变化。具体而言，提出的方案将视频序列的连续T帧编码基于T帧的高斯加权总和，将视频序列的连续T帧编码为单个RGB图像。仅使用数据采样方案，我们证明可以在三个公共基准数据集的数据库内和数据库间测试方案中没有任何铃铛和哨子来实现最先进的性能；即，重播攻击，MSU-MFSD和CASIA-FASD。特别是，与跨数据库情景中的基线相比，该计划的误差（CASIA-FASD的15.2％至6.7％，重播攻击的5.9％至4.9％）。

面部面罩已成为减少Covid-19传输的主要方法之一。这使得面部识别（FR）成为一个具有挑战性的任务，因为掩模隐藏了几个面孔的鉴别特征。此外，面部呈现攻击检测（PAD）至关重要，以确保FR系统的安全性。与越来越多的蒙面的FR研究相比，尚未探索面部遮蔽攻击对垫的影响。因此，我们提出了与戴上面具的主题和攻击的真正面罩的新型攻击，以反映当前的现实情况。此外，本研究通过在不同的实验设置下使用七种最新的垫算法来研究屏蔽攻击对垫性能的影响。我们还评估FR系统漏洞屏蔽攻击。实验表明，真正掩盖的攻击对FR系统的操作和安全构成了严重威胁。

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。

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。

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)').

面部反欺骗（FAS）在确保人脸识别系统中起着至关重要的作用。经验上，给定图像，在该图像的不同视图上具有更一致的输出的模型通常更好地执行，如图1所示。通过这种令人兴奋的观察，我们猜想令人鼓舞的特征符合不同视图的一致性可能是提升FAS模型的有希望的方法。在本文中，我们通过增强FAS中的嵌入级和预测级别一致性正规（EPCR）来彻底探讨这种方式。具体地，在嵌入级别，我们设计了密集的相似性损失，以最大化两个中间特征映射的所有位置之间以自我监督的方式;虽然在预测级别，我们优化了两个视图的预测之间的均方误差。值得注意的是，我们的EPCR没有注释，可以直接融入半监督的学习计划。考虑到不同的应用方案，我们进一步设计了五种不同的半监督协议，以衡量半监督的FAS技术。我们进行广泛的实验表明EPCR可以显着提高基准数据集上几个监督和半监控任务的性能。代码和协议即将发布。

运动，作为视频中最明显的现象，涉及随时间的变化，对视频表示学习的发展是独一无二的。在本文中，我们提出了问题：特别是对自我监督视频表示学习的运动有多重要。为此，我们撰写了一个二重奏，用于利用对比学习政权的数据增强和特征学习的动作。具体而言，我们介绍了一种以前的对比学习（MCL）方法，其将这种二重奏视为基础。一方面，MCL大写视频中的每个帧的光流量，以在时间上和空间地样本地样本（即，横跨时间的相关帧斑块的序列）作为数据增强。另一方面，MCL进一步将卷积层的梯度图对准来自空间，时间和时空视角的光流程图，以便在特征学习中地进行地面运动信息。在R（2 + 1）D骨架上进行的广泛实验证明了我们MCL的有效性。在UCF101上，在MCL学习的表示上培训的线性分类器实现了81.91％的前1个精度，表现优于6.78％的训练预测。在动力学-400上，MCL在线方案下实现66.62％的前1个精度。代码可在https://github.com/yihengzhang-cv/mcl-motion-focused-contrastive-learning。

演示攻击是对生物识别系统的经常性威胁，其中冒名顶替者试图绕过这些系统。人类经常使用背景信息作为视觉系统的上下文提示。然而，关于基于面部的系统，背景经常被丢弃，因为面部呈现攻击检测（PAD）模型主要用面部作物培训。这项工作介绍了两种设置中面板模型（包括多任务学习，对抗训练和动态帧选择）的比较研究：有和没有作物。结果表明，当图像中存在时，性能始终如一。所提出的多任务方法通过大型余量击败了玫瑰Youtu数据集的最先进的结果，其错误率为0.2％。此外，我们分析了Grad-Cam ++的模型预测，目的是调查模型对已知对人类检查有用的背景元素的程度。从这个分析来看，我们可以得出结论，背景线索在所有攻击中都不相关。因此，显示模型的能力仅在必要时利用背景信息。

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

我们提出了MACLR，这是一种新颖的方法，可显式执行从视觉和运动方式中学习的跨模式自我监督的视频表示。与以前的视频表示学习方法相比，主要关注学习运动线索的研究方法是隐含的RGB输入，MACLR丰富了RGB视频片段的标准对比度学习目标，具有运动途径和视觉途径之间的跨模式学习目标。我们表明，使用我们的MACLR方法学到的表示形式更多地关注前景运动区域，因此可以更好地推广到下游任务。为了证明这一点，我们在五个数据集上评估了MACLR，以进行动作识别和动作检测，并在所有数据集上展示最先进的自我监督性能。此外，我们表明MACLR表示可以像在UCF101和HMDB51行动识别的全面监督下所学的表示一样有效，甚至超过了对Vidsitu和SSV2的行动识别的监督表示，以及对AVA的动作检测。

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。

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。

Large-scale labeled data are generally required to train deep neural networks in order to obtain better performance in visual feature learning from images or videos for computer vision applications. To avoid extensive cost of collecting and annotating large-scale datasets, as a subset of unsupervised learning methods, self-supervised learning methods are proposed to learn general image and video features from large-scale unlabeled data without using any human-annotated labels. This paper provides an extensive review of deep learning-based self-supervised general visual feature learning methods from images or videos. First, the motivation, general pipeline, and terminologies of this field are described. Then the common deep neural network architectures that used for self-supervised learning are summarized. Next, the schema and evaluation metrics of self-supervised learning methods are reviewed followed by the commonly used image and video datasets and the existing self-supervised visual feature learning methods. Finally, quantitative performance comparisons of the reviewed methods on benchmark datasets are summarized and discussed for both image and video feature learning. At last, this paper is concluded and lists a set of promising future directions for self-supervised visual feature learning.

面部反欺骗研究被广泛用于面部识别，并受到行业和学者的更多关注。在本文中，我们提出了Eulernet，这是一个新的时间特征融合网络，其中差分过滤器和残留金字塔分别用于从连续帧中提取和扩增异常线索。基于面部标志的轻量级样品标签方法旨在以较低的成本标记大型样品，并且比其他方法（例如3D摄像头）具有更好的结果。最后，我们使用各种移动端来收集30,000个实时和欺骗样本，以创建一个数据集，该数据集在现实世界中复制各种形式的攻击。公共Oulu-NPU的广泛实验表明，我们的算法优于最先进的现状，我们的解决方案已经部署在现实世界中，为数百万用户提供服务。

Human activity recognition (HAR) using drone-mounted cameras has attracted considerable interest from the computer vision research community in recent years. A robust and efficient HAR system has a pivotal role in fields like video surveillance, crowd behavior analysis, sports analysis, and human-computer interaction. What makes it challenging are the complex poses, understanding different viewpoints, and the environmental scenarios where the action is taking place. To address such complexities, in this paper, we propose a novel Sparse Weighted Temporal Attention (SWTA) module to utilize sparsely sampled video frames for obtaining global weighted temporal attention. The proposed SWTA is comprised of two parts. First, temporal segment network that sparsely samples a given set of frames. Second, weighted temporal attention, which incorporates a fusion of attention maps derived from optical flow, with raw RGB images. This is followed by a basenet network, which comprises a convolutional neural network (CNN) module along with fully connected layers that provide us with activity recognition. The SWTA network can be used as a plug-in module to the existing deep CNN architectures, for optimizing them to learn temporal information by eliminating the need for a separate temporal stream. It has been evaluated on three publicly available benchmark datasets, namely Okutama, MOD20, and Drone-Action. The proposed model has received an accuracy of 72.76%, 92.56%, and 78.86% on the respective datasets thereby surpassing the previous state-of-the-art performances by a margin of 25.26%, 18.56%, and 2.94%, respectively.

尽管通过深度卷积神经网络进行了视频理解的巨大进展，但现有方法学到的特征表示可能偏置到静态视觉线索。为了解决这个问题，我们提出了一种基于自我监督视频表示学习的概率分析来抑制静态视觉提示（SSVC）的新方法。在我们的方法中，首先编码视频帧以通过标准化流程根据标准正常分布获得潜在变量。通过将视频中的静态因子建模为随机变量，每个潜在变量的条件分布变为偏移并缩放正常。然后，选择沿着时间的较大潜伏变量作为静态线索并抑制以生成运动保留的视频。最后，通过运动保存的视频构建了正对，以便对比学习，以减轻对静态线索的表示偏差问题。较少偏置的视频表示可以更广泛地推广到各种下游任务。关于公开的基准测试的广泛实验表明，当仅使用单个RGB模型用于预训练时，所提出的方法优于现有技术。

Face Anti-spoofing (FAS) is essential to secure face recognition systems from various physical attacks. However, recent research generally focuses on short-distance applications (i.e., phone unlocking) while lacking consideration of long-distance scenes (i.e., surveillance security checks). In order to promote relevant research and fill this gap in the community, we collect a large-scale Surveillance High-Fidelity Mask (SuHiFiMask) dataset captured under 40 surveillance scenes, which has 101 subjects from different age groups with 232 3D attacks (high-fidelity masks), 200 2D attacks (posters, portraits, and screens), and 2 adversarial attacks. In this scene, low image resolution and noise interference are new challenges faced in surveillance FAS. Together with the SuHiFiMask dataset, we propose a Contrastive Quality-Invariance Learning (CQIL) network to alleviate the performance degradation caused by image quality from three aspects: (1) An Image Quality Variable module (IQV) is introduced to recover image information associated with discrimination by combining the super-resolution network. (2) Using generated sample pairs to simulate quality variance distributions to help contrastive learning strategies obtain robust feature representation under quality variation. (3) A Separate Quality Network (SQN) is designed to learn discriminative features independent of image quality. Finally, a large number of experiments verify the quality of the SuHiFiMask dataset and the superiority of the proposed CQIL.

戴着面具已被证明是防止SARS-COV-2冠状病毒传播最有效的方法之一。然而，佩戴掩模对不同的面部识别任务构成挑战，并提高了关于掩蔽面部呈现检测（焊盘）的性能的担忧。面向面膜面板面临的主要问题是错误分类的Bona Fide掩盖面，错误分类的部分攻击（由真实面具覆盖）。这项工作通过提出考虑部分攻击标签来监督垫模型培训的方法，以及区域加权推理，通过改变对不同面部区域的关注来进一步改善垫性能的方法来解决这些问题。我们所提出的方法与特定网络架构没有直接链接，因此可以直接纳入任何常见或定制设计的网络。在我们的工作中，选择了两个神经网络（DeepPixbis和MixfaceNet）作为骨干。在协作实际掩模攻击（CRMA）数据库上证明了实验。我们所提出的方法通过减少面向遮阳面时的缺点来优于CRMA数据库中的建立的焊盘方法。此外，我们提出了一个详细的逐步消融研究，指出了所提出的概念对整体垫性能的个人和联合益处。

步态识别旨在通过相机来识别一个距离的人。随着深度学习的出现，步态识别的重大进步通过使用深度学习技术在许多情况下取得了鼓舞人心的成功。然而，对视频监视的越来越多的需求引入了更多的挑战，包括在各种方差下进行良好的识别，步态序列中的运动信息建模，由于协议方差，生物量标准安全性和预防隐私而引起的不公平性能比较。本文对步态识别的深度学习进行了全面的调查。我们首先介绍了从传统算法到深层模型的步态识别的奥德赛，从而提供了对步态识别系统的整个工作流程的明确知识。然后，从深度表示和建筑的角度讨论了步态识别的深入学习，并深入摘要。具体而言，深层步态表示分为静态和动态特征，而深度体系结构包括单流和多流架构。遵循我们提出的新颖性分类法，它可能有益于提供灵感并促进对步态认识的感知。此外，我们还提供了所有基于视觉的步态数据集和性能分析的全面摘要。最后，本文讨论了一些潜在潜在前景的开放问题。