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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,143 - 1,147 (5page)
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Face Anti-Spoofing (FAS) is an essential component of face recognition systems and is widely used in security-critical applications. In particular, FLIP (Face Anti-Spoofing with Language-Image Pretraining) model enhances the generalization capability of FAS by initializing a vision transformer with multimodal pre-trained weights. However, the high computational complexity of the original FLIP model constrains its deployment in resource-constrained environments, such as surveillance cameras. To overcome this limitation, we employ knowledge distillation to enable efficient FAS operations in resource-limited settings. Notably, our findings indicate that transferring attention weight-based knowledge optimally captures the unique characteristics of the FAS tasks. Experimental results demonstrate that our proposed KD method effectively transfers knowledge from FAS data, significantly reducing computational complexity and model size compared to the teacher model, while achieving superior performance over existing FAS models.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 결과
IV. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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