第三屆人臉活體檢測挑戰(zhàn)賽@ICCV2021重磅來襲
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作者丨Fisher 魚子@知乎（已授權(quán)）來源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/367935339編輯丨極市平臺
極市導讀
中科院自動化所與ChaLearn及其它合作伙伴舉辦第三屆人臉活體檢測挑戰(zhàn)賽（高保真度3D面具檢測）@ICCV2021，并發(fā)布大規(guī)模高保真度3D人臉面具數(shù)據(jù)集 CASIA-SURF HiFiMask。 >>加入極市CV技術(shù)交流群，走在計算機視覺的最前沿
比賽入口：https://http://competitions.codalab.org/competitions/30910
比賽官網(wǎng)：https://http://sites.google.com/qq.com/face-anti-spoofing/welcome/challengeiccv2021
比賽官方網(wǎng)站
為了更好地促進人臉活體檢測社區(qū)的發(fā)展，不同于前兩屆比賽專注于多模態(tài)多種族的通用人臉活體檢測，本屆比賽更關(guān)注人臉活體檢測的一大難點：如何有效地檢測高保真度3D人臉面具。借助于ICCV2021頂會平臺，中科院自動化所與ChaLearn及其它合作伙伴舉辦第三屆人臉活體檢測挑戰(zhàn)賽（高保真度3D面具檢測）@ICCV2021，并發(fā)布大規(guī)模高保真度3D人臉面具數(shù)據(jù)集 CASIA-SURF HiFiMask [1] ，具體數(shù)據(jù)集介紹請參見 [arXiv] 文章：https://arxiv.org/pdf/2104.06148.pdf
CASIA-SURF HiFiMask 數(shù)據(jù)集
比賽隊伍注冊 及 數(shù)據(jù)集申請：
所有參賽者必須使用公司/學校郵箱注冊，不接受個人郵箱（如 Gmail, QQ郵箱等等），且必須提供參賽隊伍名字TeamName。同一個機構(gòu)（公司/學校）最多可有3支隊伍，且每個隊伍中的成員不能有重復。所有已注冊的隊伍和機構(gòu)最終都會顯示得分和排名，若中途棄權(quán)最終會按0分顯示。
數(shù)據(jù)集申請需發(fā)郵件到自動化所 Jun Wan 萬軍老師郵箱 ([email protected])，郵箱需包含：
Subjects: Dataset application for the 3rd Face Anti-spoofing Challenge@ICCV2021
Team Name: XX
Team Leader: XX
Team Members: XX,XX,XX (maximum 5 persons per team)
Homepage: (the formal website of the homepage of your workplace (i.e., university/company/institute)).
比賽 Protocol :
在數(shù)據(jù)集原文[1]中包含3個protocols，本比賽使用 Protocol 3 （具體見[1]中Appendix H）。該協(xié)議在 open set 設(shè)定下同時評估算法的可判別性及泛化性。換句話說，本次比賽的訓練集和驗證集僅僅包含常見場景下（如室內(nèi)正常光照）的常見面具類型（如樹脂面具），而測試集中則包含更豐富的場景及面具類型。Protocol 3 要求同時考慮“seen”和“unseen”場景及面具類型，更加符合實際落地部署需求。
比賽使用模型/算法注意事項：
1）比賽不能使用任何 預訓練模型 or 額外的數(shù)據(jù)集，也就是說參賽隊伍公平地 train from scratch on HiFiMask
2）比賽只接收單模型結(jié)果，任何多模型fusion或者ensemble的策略將被禁止。同時為了促進資源efficient AI研究，單模型的 FLOPs 也限制于 100G 以內(nèi)。
比賽時間節(jié)點（Important Dates）：
4月19日 —— 第一階段比賽開始，開放訓練集（with label）及驗證集（without label）
6月10日 —— 第二階段比賽開始，開放驗證集label 及 測試集（without label）
6月20日 —— 比賽結(jié)束
歡迎工業(yè)界及學術(shù)界的小伙伴們積極參與，本次比賽Top獲勝隊伍將會受邀投稿于對應的ICCV Workshop （具體時間待定）。跟往屆比賽一樣，Top獲勝隊伍也會頒發(fā)獲獎證書及獎金。
比賽組織團隊：
Jun Wan, NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA), China
Sergio Escalera, Computer Vision Center (UAB) and University of Barcelona, Spain
Hugo Jair Escalante, INAOE, ChaLearn, Mexico
Ajian Liu, Macau University of Science and Technology (M.U.S.T.), Macau, China
Chenxu Zhao, Mininglamp Academy of Sciences, Mininglamp Technology, China
Zitong Yu, University of Oulu, Finland
Isabelle Guyon, Université Paris-Saclay, France and ChaLearn, Berkeley, California, USA
Guodong Guo, IDL, Baidu Research, China
Junliang Xing, Chinese Academy of Sciences (CASIA), China
Zhen Lei, NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)
Shaopeng Tang, Beijing Surfing Technology Ltd
Reference:
[1] Ajian Liu, Chenxu Zhao, Zitong Yu, Jun Wan, Anyang Su, Xing Liu, Zichang Tan, Sergio Escalera, Junliang Xing, Yanyan Liang, Guodong Guo, Zhen Lei, Stan Z. Li, Du Zhang, "Contrastive Context-Aware Learning for 3D High-Fidelity Mask Face Presentation Attack Detection", arxiv, 2021.
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