近日，我院秦云霄老师论文《Meta-Teacher for Face Anti-Spoofing》在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence期刊(IF:24.314)发表。

论文提出了一种新的meta-teacher方法来提升人脸防伪模型的学习效果，摒弃了人脸防伪领域一直使用的人工设定的标签（传统二分类标签和基于图的标签），而是设计了一种新的meta-teacher模型来学习如何更好的指导人脸防伪模型学习鉴别伪造人脸，该方法与以往的teacher-student方法具有极大的区别。以往的teacher-student方法中没有明确的优化目标来提升teacher的教学能力，然而teacher的首要任务应该是指导student更好的学习。本文定义了目标函数来优化meta-teacher的教学能力-如何为人脸防伪模型（student）提供更合适的标签和监督，使人脸防伪模型更准确的学习鉴别伪造人脸。实验证明了本文方法的优越性，在监督人脸防伪模型方面，meta-teacher不仅比人工设定的标签表现好，也比现有teacher-student方法表现好。