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“SFFAI141期来自北京邮电大学的王卓推荐的文章主要关注于计算机视觉的人脸防伪领域。”
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Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey
推荐理由：这篇文章是目前活体检测领域最新综述，为读者从多个维度梳理了算法的发展，同时该文的作者团队维护了一个git仓库，以方便读者快速获取综述中涉及的论文。
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Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing
推荐理由：对经典的LBP算子进行了卷积化改造，提出了中心差分卷积（CDC），并构建了活体检测领域经典的CDCN网络。
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Deep Spatial Gradient and Temporal Depth Learning for Face Anti-spoofing
推荐理由：基于多帧视频来预测深度图，以凸显活体与攻击视频间的差异。同时在补充材料部分对深度图应用于活体检测问题进行了详细的描述和证明。
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Single-Side Domain Generalization for Face Anti-Spoofing
推荐理由：提出了经典的单边域泛化性活体检测算法：在特征空间中，将来自不同域的真实特征聚为一类，将来自不同域的虚假特征按照其域标签各自聚成一类，以提高算法在未知数据上的泛化性。
05
Meta-Teacher For Face Anti-Spoofing
推荐理由：利用元学习思想，训练一个meta-teacher，模型的优化过程不是为了更好地拟合训练数据，而是为了让meta-teacher具备更好的“教学”能力。
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Unified Detection of Digital and Physical Face Attacks
推荐理由：这篇文章第一次尝试将深伪检测问题（Face forgery detection）和活体检测（Face anti-spoofing）放在一起进行研究，利用自动聚类和多任务学习的思想，提出了一种新的框架，对于未来的研究具有启发性。
