SAFAS

Repensando a generalização de domínio para antifalsificação facial: separabilidade e alinhamento

Este é o código-fonte do artigo CVPR 2023 Repensando a generalização de domínio para anti-spoofing facial: separabilidade e alinhamento de Yiyou Sun, Yaojie Liu, Xiaoming Liu, Yixuan Li e Wen-Sheng Chu.

Preliminares

Ele é testado no ambiente Ubuntu Linux 20.04 e Python 3.8 e requer a instalação de alguns pacotes:

• PyTorch
• picante
• entorpecido
• aprender
• MTCNN
• ylib (baixe manualmente e copie para a pasta atual)

Uso

1. Preparação do conjunto de dados

Baixe os conjuntos de dados OULU-NPU, CASIA-FASD, Idiap Replay-Attack e MSU-MFSD. Coloque os conjuntos de dados no diretório datasets/FAS .

2. Pré-processamento

Execute ./preposess.py .

3. Demonstração

Execute ./train.py --protocol [O_C_I_to_M/O_M_I_to_C/O_C_M_to_I/I_C_M_to_O] .

Citação

Se você usa nossa base de código, cite nosso trabalho:

 @article{sun2023safas,
  title={Rethinking Domain Generalization for Face Anti-spoofing:
Separability and Alignment},
  author={Sun, Yiyou and Liu, Yaojie and Liu, Xiaoming and Li, Yixuan and Chu Wen-Sheng},
  journal={CVPR},
  year={2023}
}