面部变形攻击检测具有挑战性，并为面部验证系统带来了具体和严重的威胁。此类攻击的可靠检测机制已通过强大的跨数据库协议和未知的变形工具进行了测试，这仍然是一项研究挑战。本文提出了一个框架，遵循了几次射击学习方法，该方法使用三胞胎 - 硬性损坏共享基于暹罗网络的图像信息，以应对变形攻击检测并增强聚类分类过程。该网络比较了真正的或潜在的变形图像与变形和真正的面部图像的三胞胎。我们的结果表明，这个新的网络将数据点群集成，并将它们分配给类，以便在跨数据库方案中获得较低的相等错误率，仅共享来自未知数据库的小图像编号。几乎没有学习的学习有助于增强学习过程。使用FRGCV2训练并使用FERET和AMSL开放式数据库测试的跨数据库的实验结果将BPCer10使用RESNET50和5.50％的MobileNETV2从43％降低到4.91％。

这项研究提出了一种新的数据库和方法，以检测由于酒精，药物消耗和昏昏欲睡而导致的警报条件的减少，而近亲（NIR）眼球周围眼部图像。该研究的重点是确定外部因素对中枢神经系统（CNS）的影响。目的是分析这如何影响虹膜和学生运动行为，以及是否可以用标准的IRIS NIR捕获装置对这些更改进行分类。本文提出了修改的MobileNetV2，以对来自酒精/药物/嗜睡影响的受试者拍摄的虹膜NIR图像进行分类。结果表明，基于MobileNETV2的分类器可以在耐心等方面从饮酒和药物消耗后捕获的虹膜样品的不合适性条件，分别检测精度分别为91.3％和99.1％。嗜睡状况是最具挑战性的72.4％。对于属于FIT/UNFIT类的两类分组图像，该模型的准确度分别为94.0％和84.0％，使用的参数数量较小，而不是标准的深度学习网络算法。这项工作是开发自动系统以对“适合值班”进行分类并防止因酒精/吸毒和嗜睡而导致事故的生物识别应用程序迈出的一步。

已经广泛地研究了使用虹膜和围眼区域作为生物特征，主要是由于虹膜特征的奇异性以及当图像分辨率不足以提取虹膜信息时的奇异区域的使用。除了提供有关个人身份的信息外，还可以探索从这些特征提取的功能，以获得其他信息，例如个人的性别，药物使用的影响，隐形眼镜的使用，欺骗等。这项工作提出了对为眼部识别创建的数据库的调查，详细说明其协议以及如何获取其图像。我们还描述并讨论了最受欢迎的眼镜识别比赛（比赛），突出了所提交的算法，只使用Iris特征和融合虹膜和周边地区信息实现了最佳结果。最后，我们描述了一些相关工程，将深度学习技术应用于眼镜识别，并指出了新的挑战和未来方向。考虑到有大量的眼部数据库，并且每个人通常都设计用于特定问题，我们认为这项调查可以广泛概述眼部生物识别学中的挑战。

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。

可见光面图像匹配是跨模型识别的具有挑战性的变化。挑战在于，可见和热模式之间的较大的模态间隙和低相关性。现有方法采用图像预处理，特征提取或常见的子空间投影，它们本身是独立的问题。在本文中，我们提出了一种用于交叉模态面部识别的端到端框架。该算法的旨在从未处理的面部图像学习身份鉴别特征，并识别跨模态图像对。提出了一种新颖的单元级丢失，用于在丢弃模态信息时保留身份信息。另外，提出用于将图像对分类能力集成到网络中的跨模判位块。所提出的网络可用于提取无关的矢量表示或测试图像的匹配对分类。我们对五个独立数据库的跨型号人脸识别实验表明，该方法实现了对现有最先进的方法的显着改善。

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。

使用面部作为生物识别标识特征是通过捕获过程的非接触性质和识别算法的高准确度的激励。在目前的Covid-19大流行之后，在公共场所施加了面膜，以保持大流行。然而，由于戴着面具而面的遮挡是面部识别系统的新出现挑战。在本文中，我们提出了一种改进掩蔽面部识别性能的解决方案。具体地，我们提出了在现有面部识别模型的顶部操作的嵌入揭露模型（EUM）。我们还提出了一种新颖的损失功能，自限制的三态（SRT），使欧莱斯能够产生类似于相同身份的未掩蔽面的嵌入物。实现了三个面部识别模型，两个真实屏蔽数据集和两个合成产生的掩蔽面部数据集所取得的评价结果​​证明我们的提出方法在大多数实验环境中显着提高了性能。

随着面部生物识别技术的广泛采用，在自动面部识别（FR）应用中区分相同的双胞胎和非双胞胎外观相似的问题变得越来越重要。由于同卵双胞胎和外观相似的面部相似性很高，因此这些面对对面部识别工具表示最困难的病例。这项工作介绍了迄今为止汇编的最大的双胞胎数据集之一，以应对两个挑战：1）确定相同双胞胎和2）的面部相似性的基线度量和2）应用此相似性措施来确定多ppelgangers的影响或外观 - Alikes，关于大面部数据集的FR性能。面部相似性度量是通过深度卷积神经网络确定的。该网络经过量身定制的验证任务进行培训，旨在鼓励网络在嵌入空间中将高度相似的面对对组合在一起，并达到0.9799的测试AUC。所提出的网络为任何两个给定的面提供了定量相似性评分，并已应用于大规模面部数据集以识别相似的面对对。还执行了一个附加分析，该分析还将面部识别工具返回的比较分数以及提议网络返回的相似性分数。

变形攻击是一种表现攻击的一种形式，近年来引起了人们越来越多的关注。可以成功验证变形图像到多个身份。因此，此操作提出了与旅行或身份文件的能力有关的严重安全问题，该文件被证实属于多个人。以前的作品涉及了变形攻击图像质量的问题，但是，主要目标是定量证明产生的变形攻击的现实外观。我们认为，与真正的样品相比，变形过程可能会影响面部识别（FR）中的感知图像质量和图像实用程序。为了研究这一理论，这项工作对变形对面部图像质量的影响进行了广泛的分析，包括一般图像质量度量和面部图像实用程序测量。该分析不仅限于单个变形技术，而是使用十种不同的质量度量来研究六种不同的变形技术和五个不同的数据源。该分析揭示了变形攻击的质量得分与通过某些质量度量测量的真正样品的质量得分之间的一致性。我们的研究进一步建立在这种效果的基础上，并研究基于质量得分进行无监督的变形攻击检测（MAD）的可能性。我们的研究探索了intra和数据库间的可检测性，以评估这种检测概念在不同的变形技术和真正的源源源上的普遍性。我们的最终结果指出，一组质量措施（例如岩石和CNNIQA）可用于执行无监督和普遍的MAD，正确的分类精度超过70％。

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.

在这项研究中，在使用Flickr-Faces-HQ和SpangeFaces数据集生成的遮罩与揭露面上的面部识别，我们报告了由Pandemics的掩模穿着掩盖穿着的识别性能的36.78％劣化，特别是在边境检查点情景中。在跨光谱域中的高级深度学习方法，我们取得了更好的性能并降低了1.79％的劣化。

Deep Metric Learning (DML) learns a non-linear semantic embedding from input data that brings similar pairs together while keeping dissimilar data away from each other. To this end, many different methods are proposed in the last decade with promising results in various applications. The success of a DML algorithm greatly depends on its loss function. However, no loss function is perfect, and it deals only with some aspects of an optimal similarity embedding. Besides, the generalizability of the DML on unseen categories during the test stage is an important matter that is not considered by existing loss functions. To address these challenges, we propose novel approaches to combine different losses built on top of a shared deep feature extractor. The proposed ensemble of losses enforces the deep model to extract features that are consistent with all losses. Since the selected losses are diverse and each emphasizes different aspects of an optimal semantic embedding, our effective combining methods yield a considerable improvement over any individual loss and generalize well on unseen categories. Here, there is no limitation in choosing loss functions, and our methods can work with any set of existing ones. Besides, they can optimize each loss function as well as its weight in an end-to-end paradigm with no need to adjust any hyper-parameter. We evaluate our methods on some popular datasets from the machine vision domain in conventional Zero-Shot-Learning (ZSL) settings. The results are very encouraging and show that our methods outperform all baseline losses by a large margin in all datasets.

图像分辨率或一般图像质量在当今面部识别系统的性能中起着至关重要的作用。为了解决这个问题，我们提出了一种流行的三胞胎损失的新型组合，以通过微调现有面部识别模型来提高与图像分辨率的鲁棒性。随着八度损失，我们利用高分辨率图像及其合成下采样变体之间的关系与其身份标签共同采样。通过我们的方法对几种最先进的方法进行微调证明，我们可以在各种数据集上显着提高跨分辨率（高低分辨率）面部验证的性能，而不会有意义地加剧高高度的性能分辨率图像。我们的方法应用于FaceTransFormer网络，在挑战性的XQLFW数据集上达到95.12％的面对验证精度，同时在LFW数据库上达到99.73％。此外，低到低面验证精度从我们的方法中受益。我们发布我们的代码，以允许将OCTUPLET损失的无缝集成到现有框架中。

As automated face recognition applications tend towards ubiquity, there is a growing need to secure the sensitive face data used within these systems. This paper presents a survey of biometric template protection (BTP) methods proposed for securing face templates (images/features) in neural-network-based face recognition systems. The BTP methods are categorised into two types: Non-NN and NN-learned. Non-NN methods use a neural network (NN) as a feature extractor, but the BTP part is based on a non-NN algorithm, whereas NN-learned methods employ a NN to learn a protected template from the unprotected template. We present examples of Non-NN and NN-learned face BTP methods from the literature, along with a discussion of their strengths and weaknesses. We also investigate the techniques used to evaluate these methods in terms of the three most common BTP criteria: recognition accuracy, irreversibility, and renewability/unlinkability. The recognition accuracy of protected face recognition systems is generally evaluated using the same (empirical) techniques employed for evaluating standard (unprotected) biometric systems. However, most irreversibility and renewability/unlinkability evaluations are found to be based on theoretical assumptions/estimates or verbal implications, with a lack of empirical validation in a practical face recognition context. So, we recommend a greater focus on empirical evaluations to provide more concrete insights into the irreversibility and renewability/unlinkability of face BTP methods in practice. Additionally, an exploration of the reproducibility of the studied BTP works, in terms of the public availability of their implementation code and evaluation datasets/procedures, suggests that it would be difficult to faithfully replicate most of the reported findings. So, we advocate for a push towards reproducibility, in the hope of advancing face BTP research.

面部变形攻击检测（MAD）是当今面部识别领域中最具挑战性的任务之一。在这项工作中，我们引入了一种新颖的深度学习策略，用于单个图像面部变形检测，这意味着在复杂的分类方案中歧视了变形的面部图像以及复杂的面部识别任务。它针对学习深度面部特征，这些面部特征带有有关这些功能真实性的信息。我们的工作还介绍了一些其他贡献：公众和易于使用的面部变形检测基准和我们野生数据集过滤策略的结果。我们称之为Mordeephy的方法实现了最先进的表现，并证明了将转变检测任务的任务推广到看不见的情况的重要能力。

在癌症诊断和病理研究中，组织病理学图像的分类均具有巨大的价值。但是，多种原因（例如由放大因素和阶级失衡引起的变化）使其成为一项艰巨的任务，在许多情况下，从图像标签数据集中学习的常规方法在许多情况下都无法令人满意。我们观察到同一类的肿瘤通常具有共同的形态学模式。为了利用这一事实，我们提出了一种方法，该方法可以学习基于相似性的多尺度嵌入（SMSE），以实现非放大依赖性的组织病理学图像分类。特别是，利用了一对损失和三胞胎损失，以从图像对或图像三联体中学习基于相似性的嵌入。学到的嵌入提供了对图像之间相似性的准确测量，这被认为是组织病理学形态比正常图像特征更有效的表示形式。此外，为了确保生成的模型独立于放大，以不同放大因素获取的图像在学习多尺度嵌入过程中同时被馈送到网络中。除了SMSE之外，我们还消除了类不平衡的影响，而不是使用凭直觉丢弃一些简单样品的硬采矿策略，我们引入了新的增强局灶性损失，以同时惩罚硬误分类的样品，同时抑制了容易分类良好的样品。实验结果表明，与以前的方法相比，SMSE改善了乳腺癌和肝癌的组织病理图像分类任务的性能。特别是，与使用传统功能相比，SMSE在Breakhis基准测试中取得了最佳性能，其改善范围从5％到18％。

这项研究提出了一种检测近距离红外（NIR）眼周眼图像的酒精消耗的方法。该研究的重点是确定外部因素（例如酒精对中枢神经系统（CNS））的影响。目的是分析这如何影响虹膜和学生运动，以及是否可以使用标准的Iris NIR相机捕获这些更改。本文提出了一个新型的融合胶囊网络（F-CAPSNET），以对饮酒受试者拍摄的虹膜NIR图像进行分类。结果表明，使用一半参数作为标准胶囊网络算法，F-CAPSNET算法可以检测IRIS NIR图像中的酒精消耗，精度为92.3％。这项工作是开发自动系统以估计“适合值班”并防止因饮酒而导致事故的一步。

Deep embeddings answer one simple question: How similar are two images? Learning these embeddings is the bedrock of verification, zero-shot learning, and visual search. The most prominent approaches optimize a deep convolutional network with a suitable loss function, such as contrastive loss or triplet loss. While a rich line of work focuses solely on the loss functions, we show in this paper that selecting training examples plays an equally important role. We propose distance weighted sampling, which selects more informative and stable examples than traditional approaches. In addition, we show that a simple margin based loss is sufficient to outperform all other loss functions. We evaluate our approach on the Stanford Online Products, CAR196, and the CUB200-2011 datasets for image retrieval and clustering, and on the LFW dataset for face verification. Our method achieves state-of-the-art performance on all of them.

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

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。