DASH 연구실 (지도교수: 우사이먼성일)의 논문 1편이 컴퓨터 비전 분야의 최우수 학술대회인 IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2024 (CVPR24)에 게재 승인되어 6월에 발표될 예정입니다.

논문 “Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing” 은  LE MINH BINH (석박사통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다.

얼굴 안티 스푸핑(Face Anti Spoofing - FAS)을 위한 도메인 일반화(Domain Generalization - DG)의 최근 발전은 많은 관심을 얻고 있습니다. 본 논문에서는 추가적인 학습 모듈 없이도 모델의 cross 도메인에 대한 강인성을 현저히 향상시킬 수 있는 새로운 방법론을 제안하고 있습니다.

본 연구에서는 GAC-FAS라는 새로운 학습 방법을 도입하여 최적의 플랫 미니멈으로 모델을 제안합니다. 이는 DG를 활용한FAS 분야에서 크게 연구되지 않았지만, 우수한 일반화성능을 달성하기 위해 필수적인 요소입니다.  본 연구 방법은 경험적 위험 최소화 그라디언트와 일치하도록 중요 상승점에서 일반화 그라디언트 업데이트를 자체 조절하는 독특한 전략을 사용하여 이루어집니다.

본연구에서는 까다로운 크로스 도메인 데이터셋을 통해 GAC-FAS의 우월성을 확인하는 광범위한 실험을 수행하였습니다. 이를 통해 우리의 방법이 새로운 최고 기준을 설정함을 입증하였습니다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 DG 연구에 새로운 방향을 제시할 뿐만 아니라 실제 FAS 시스템의 뛰어난 성능개선을 보입니다.

Abstract:

Recent advancements in domain generalization (DG) for face anti-spoofing (FAS) have garnered considerable attention. Traditional methods have focused on designing learning objectives and additional modules to isolate domain-specific features while retaining domain-invariant characteristics in their representations. However, such approaches often lack guarantees of consistent maintenance of domain-invariant features or the complete removal of domain-specific features. Furthermore, most prior works of DG for FAS do not ensure convergence to a local flat minimum, which has been shown to be advantageous for DG. In this paper, we introduce GAC-FAS, a novel learning objective that encourages the model to converge towards an optimal flat minimum without necessitating additional learning modules. Unlike conventional sharpness-aware minimizers, GAC-FAS identifies ascending points for each domain and regulates the generalization gradient updates at these points to align coherently with empirical risk minimization (ERM) gradient updates. This unique approach specifically guides the model to be robust against domain shifts. We demonstrate the efficacy of GAC-FAS through rigorous testing on challenging cross-domain FAS datasets, where it establishes state-of-the-art performance.

※ Paper title : Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing

※ Paper link : http://arxiv.org/abs/2402.18817

※ Author name : Le Minh Binh (first author) and Simon S. Woo (corresponding author).

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