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使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
使用拥抱脸部数据集的文本上的文本论文
从描述中创建图像的能力长期以来一直是智力的目标。文本对图像综合，也称为文本对图像生成，旨在创建与描述相匹配的逼真的图像。该技术在许多领域都有许多应用程序，包括数据处理，艺术设计，机器人技术和虚拟现实。生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）广泛用于图像处理项目中。但是，创建传达叙事的好图像显然仍然是一个挑战。图像合成模型。这些数据提供了一个独特的机会，可以以这种方式探索基于变压器的架构和生成模型的潜力。我们的模型利用基于变压器的体系结构和生成对抗网络来生成具有交互式描述的高质量图像。本文的其余部分组织如下：第2节评论有关文本对图像匹配的相关作品，第3节描述了我们的模型，第4节介绍了实验结果，第5节总结了本文。
大流行锁定后婴儿大脑中的脸部处理
图1（a）醒着婴儿fMRI的设置。在控制室中，一个实验者监视婴儿并运行任务，另一个实验者运行扫描仪控制台并与扫描室中的实验者进行通信。在扫描室中，实验者和父母站在扫描仪孔的两侧。婴儿被放在扫描仪孔中心的舒适的真空枕头上，并欣赏刺激的全景。一个相机记录婴儿的脸。提供了扫描方法的完整描述（Ellis等，2020）。（b）在实验块中，婴儿查看了一系列八个迫在眉睫的面孔或场景，然后进行了短时间的固定周期和VPC外观测试。显示了不同块条件的示例图像（底部）。（c）在VPC测试期间的婴儿行为在重复面部障碍物后，用于锁骨前后婴儿。没有可靠的证据表明，这两个群体中的婴儿看上去更长的是人类或绵羊面孔的小说与重复的图像。点代表个人参与者。