Face Anti-Spoofing简记1-Enhance the Motion Cues for Face Anti-Spoofing using CNN-LSTM Architecture

创新点

1.使用LSTM-CNN 结构学习时间特征和动作信息
2.欧拉运动放大法作为面部表情的预处理
3.注意力机制用于在LSTM中选择关键帧
4.合并的loss

总结

表情放大：
《 Eulerian video magnification for revealing subtle changes in the world》提出了欧拉运动信息放大方法，用于揭示视频中不显眼的行为信息。上图：

从图中可以看出，视频的表情经过处理之后变得显著。而照片中没有变化。
时空信息提取：

CNN+LSTM，很简单。

注意力机制：
用公式显性计算

最后

欧拉行为信息放大还是蛮有趣的。
防伪以后一定是一个非常重要的方向。