Face Anti-spoofing (FAS) is essential to secure face recognition systems from various physical attacks. However, recent research generally focuses on short-distance applications (i.e., phone unlocking) while lacking consideration of long-distance scenes (i.e., surveillance security checks). In order to promote relevant research and fill this gap in the community, we collect a large-scale Surveillance High-Fidelity Mask (SuHiFiMask) dataset captured under 40 surveillance scenes, which has 101 subjects from different age groups with 232 3D attacks (high-fidelity masks), 200 2D attacks (posters, portraits, and screens), and 2 adversarial attacks. In this scene, low image resolution and noise interference are new challenges faced in surveillance FAS. Together with the SuHiFiMask dataset, we propose a Contrastive Quality-Invariance Learning (CQIL) network to alleviate the performance degradation caused by image quality from three aspects: (1) An Image Quality Variable module (IQV) is introduced to recover image information associated with discrimination by combining the super-resolution network. (2) Using generated sample pairs to simulate quality variance distributions to help contrastive learning strategies obtain robust feature representation under quality variation. (3) A Separate Quality Network (SQN) is designed to learn discriminative features independent of image quality. Finally, a large number of experiments verify the quality of the SuHiFiMask dataset and the superiority of the proposed CQIL.

Face recognition technology has been widely used in daily interactive applications such as checking-in and mobile payment due to its convenience and high accuracy. However, its vulnerability to presentation attacks (PAs) limits its reliable use in ultra-secure applicational scenarios. A presentation attack is first defined in ISO standard as: a presentation to the biometric data capture subsystem with the goal of interfering with the operation of the biometric system. Specifically, PAs range from simple 2D print, replay and more sophisticated 3D masks and partial masks. To defend the face recognition systems against PAs, both academia and industry have paid extensive attention to developing face presentation attack detection (PAD) technology (or namely `face anti-spoofing (FAS)').

这项研究提出了一种基于深度学习的超声（US）图像引导放射疗法的跟踪方法。拟议的级联深度学习模型由注意力网络，基于掩模区域的卷积神经网络（Mask R-CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络组成。注意网络从美国图像到可疑的具有里程碑意义的运动区域，以减少搜索区域。然后，面膜R-CNN在减少区域中产生多个利益区域（ROI）建议，并通过三个网络头确定拟议的地标：边界框回归，提案分类和地标分段。 LSTM网络对连续的图像框架之间的时间关系建模，以进行边界框回归和建议分类。为了合并最终建议，根据顺序框架之间的相似性设计选择方法。该方法在肝脏美国跟踪数据集中测试了医疗图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）2015年的挑战，其中有三位经验丰富的观察者注释了地标，以获得其平均位置。在24个鉴于我们具有地面真相的序列的24个序列上，所有地标的平均跟踪误差为0.65 +/- 0.56毫米，所有地标的误差均在2 mm之内。我们进一步测试了从测试数据集中的69个地标上提出的模型，该模型具有与训练模式相似的图像模式，从而导致平均跟踪误差为0.94 +/- 0.83 mm。我们的实验结果表明，我们提出的方法使用US图像跟踪肝解剖学地标的可行性和准确性，为放射治疗期间的主动运动管理提供了潜在的解决方案。

实际上，许多医疗数据集在疾病标签空间上定义了基本的分类学。但是，现有的医学诊断分类算法通常假定具有语义独立的标签。在这项研究中，我们旨在利用深度学习算法来利用类层次结构，以更准确，可靠的皮肤病变识别。我们提出了一个双曲线网络，以共同学习图像嵌入和类原型。事实证明，双曲线为与欧几里得几何形状更好地建模层次关系提供了一个空间。同时，我们使用从类层次结构编码的距离矩阵限制双曲线原型的分布。因此，学习的原型保留了嵌入空间中的语义类关系，我们可以通过将图像特征分配给最近的双曲线类原型来预测图像的标签。我们使用内部皮肤病变数据集，该数据集由65种皮肤疾病的大约230k皮肤镜图像组成，以验证我们的方法。广泛的实验提供了证据表明，与模型相比，我们的模型可以实现更高的准确性，而在不考虑班级关系的情况下可以实现更高的严重分类错误。

在图像之间生成健壮和可靠的对应关系是多种应用程序的基本任务。为了在全球和局部粒度上捕获上下文，我们提出了Aspanformer，这是一种基于变压器的无探测器匹配器，建立在层次的注意力结构上，采用了一种新颖的注意操作，能够以自适应方式调整注意力跨度。为了实现这一目标，首先，在每个跨注意阶段都会回归流图，以定位搜索区域的中心。接下来，在中心周围生成一个采样网格，其大小不是根据固定的经验配置为固定的，而是根据与流图一起估计的像素不确定性的自适应计算。最后，在派生区域内的两个图像上计算注意力，称为注意跨度。通过这些方式，我们不仅能够维持长期依赖性，而且能够在高相关性的像素之间获得细粒度的注意，从而补偿基本位置和匹配任务中的零件平滑度。在广泛的评估基准上的最新准确性验证了我们方法的强匹配能力。

本文介绍了我们DFGC 2022竞赛的摘要报告。深层味道正在迅速发展，现实的面部折叠变得越来越欺骗性和难以检测。相反，检测深击的方法也正在改善。 Deepfake创作者和防守者之间有两党的比赛。这项竞赛提供了一个通用平台，用于基准在DeepFake创建和检测方法中当前最新的游戏之间的游戏。这场比赛要回答的主要研究问题是彼此竞争时两个对手的现状。这是去年DFGC 2021之后的第二版，具有新的，更多样化的视频数据集，更现实的游戏设置以及更合理的评估指标。通过这项竞争，我们旨在激发研究思想，以建立对深层威胁的更好的防御能力。我们还发布了我们的参与者和我们自己的DFGC 2022数据集，以丰富研究社区的DeepFake数据资源（https://github.com/nice-x/dfgc-2022）。

The core issue in semi-supervised learning (SSL) lies in how to effectively leverage unlabeled data, whereas most existing methods tend to put a great emphasis on the utilization of high-confidence samples yet seldom fully explore the usage of low-confidence samples. In this paper, we aim to utilize low-confidence samples in a novel way with our proposed mutex-based consistency regularization, namely MutexMatch. Specifically, the high-confidence samples are required to exactly predict "what it is" by conventional True-Positive Classifier, while the low-confidence samples are employed to achieve a simpler goal -- to predict with ease "what it is not" by True-Negative Classifier. In this sense, we not only mitigate the pseudo-labeling errors but also make full use of the low-confidence unlabeled data by consistency of dissimilarity degree. MutexMatch achieves superior performance on multiple benchmark datasets, i.e., CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN, STL-10, mini-ImageNet and Tiny-ImageNet. More importantly, our method further shows superiority when the amount of labeled data is scarce, e.g., 92.23% accuracy with only 20 labeled data on CIFAR-10. Our code and model weights have been released at https://github.com/NJUyued/MutexMatch4SSL.

实施深层神经网络来学习参数部分微分方程（PDE）的解决方案图比使用许多常规数值方法更有效。但是，对这种方法进行了有限的理论分析。在这项研究中，我们研究了深层二次单元（requ）神经网络的表达能力，以近似参数PDE的溶液图。拟议的方法是由G. Kutyniok，P。Petersen，M。Raslan和R. Schneider（Gitta Kutyniok，Philipp Petersen，Mones Raslan和Reinhold Schneider。深层神经网络和参数PDES的理论分析）的最新重要工作激励的。 。建设性近似，第1-53、2021页，该第1-53、2021页，它使用深层的线性单元（relu）神经网络来求解参数PDE。与先前建立的复杂性$ \ MATHCAL {O} \ left（d^3 \ log_ {2}}^{q}（1/ \ epsilon）\ right）$用于relu神经网络，我们得出了上限的上限$ \ MATHCAL {o} \ left（d^3 \ log_ {2}^{q} \ log_ {2}（1/ \ epsilon）\ right）$）$ right Requ Neural网络的大小，以实现精度$ \ epsilon> 0 $，其中$ d $是代表解决方案的减少基础的维度。我们的方法充分利用了解决方案歧管的固有低维度和深层reque neural网络的更好近似性能。进行数值实验以验证我们的理论结果。

心肌活力的评估对于患有心肌梗塞的患者的诊断和治疗管理是必不可少的，并且心肌病理学的分类是本评估的关键。这项工作定义了医学图像分析的新任务，即进行心肌病理分割（MYOPS）结合三个序列的心脏磁共振（CMR）图像，该图像首次与Mycai 2020一起在Myops挑战中提出的。挑战提供了45个配对和预对准的CMR图像，允许算法将互补信息与三个CMR序列组合到病理分割。在本文中，我们提供了挑战的详细信息，从十五个参与者的作品调查，并根据五个方面解释他们的方法，即预处理，数据增强，学习策略，模型架构和后处理。此外，我们对不同因素的结果分析了结果，以检查关键障碍和探索解决方案的潜力，以及为未来的研究提供基准。我们得出结论，虽然报告了有前途的结果，但研究仍处于早期阶段，在成功应用于诊所之前需要更深入的探索。请注意，MyOPS数据和评估工具继续通过其主页（www.sdspeople.fudan.edu.cn/zhuangxiahai/0/myops20 /）注册注册。

3D从单眼RGB图像中的人类姿势和形状恢复是一个具有挑战性的任务。基于现有的基于学习的方法高度依赖于弱监管信号，例如， 2D和3D联合位置，由于缺乏野外配对的3D监督。然而，考虑到这些弱监管标签中存在的2D-3D模糊，网络在用此类标签培训时容易在本地最佳状态下卡。在本文中，我们通过优化多个初始化来减少势措施。具体而言，我们提出了一个名为多初始化优化网络（MION）的三级框架。在第一阶段，我们策略性地选择与输入样本的2D关键点兼容的不同粗略的3D重建候选。每个粗略重建可以被视为初始化导致一个优化分支。在第二阶段，我们设计网格精制变压器（MRT）以分别通过自我关注机制来优化每个粗略重建结果。最后，提出了一种一致性估计网络（CEN）来通过评估RGB图像中的视觉证据与给定的3D重建匹配，以通过评估来查找来自候选的最佳结果。实验表明，我们的多初始化优化网络优于多个公共基准上的现有3D网格的方法。