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#540
summarized by : Sou Uchida
どんな論文か？
顔認証システムにおける，学習ドメイン以外のドメインからのなりすまし攻撃を防ぐため，複数のDiscriminatorを用いたドメイン汎化方法を提案．加えてトリプレットを用いた距離学習と顔の深度推定を行うことで汎化性能を上げる．
新規性
GANを用いたドメイン汎化手法は提案されているが，それらは陽に定義した分布向かってソースドメインの特徴を調整するものであり，最適とは言えなかった．提案手法は陽に分布を定義することなく複数のドメインから自動的かつ適応的にドメイン汎化を行える．
結果
CASIA，Idiap，MSU，Ouluの4つのデータセットの内，3つのデータセットで学習+もう1つのデータセットでテストという評価を任意の組み合わせに対して行い，全ての既存手法を上回る精度を確認(AUCで3-8くらい向上)．
その他（なぜ通ったか？等）
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