Jun, 2018

深度局部特征学习在人脸防欺骗检测中的应用

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TL;DR本文使用卷积神经网络（CNN）中的局部特征来提高面部欺骗检测的性能，并且在整个面部图像上进行预训练，使 CNN 可以学习不同的本地欺骗线索，从而改进了性能并提高了最终模型的收敛速度。
发现论文，激发创造
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    May, 2018

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    Jan, 2021

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    Aug, 2014

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    Oct, 2023

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    Dec, 2019

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    Jun, 2022

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    Jan, 2019

  • 面部代表性伪造挖掘用于伪造人脸检测

    本论文提出一种基于注意力机制的数据增广框架，用于改善卷积神经网络在伪造人脸检测中关注面部有限区域的现象，通过跟踪和遮蔽 Top-N 敏感面部区域，鼓励检测器深入挖掘以前忽略的区域，从而达到指出不同操纵技术生成的伪造面孔的表现最好的检测器训练效果，同时我们的方法能够轻松集成到各种 CNN 模型中。

    Apr, 2021

  • 局部观察全局推断：一种通用的面部防伪方法

    该研究提出了一种基于自监督区域全卷积网络（SSR-FCN）的人脸反欺诈框架，通过自监督方式学习面部图像的局部判别性线索，从而提高了泛化性能，同时保持了整体人脸反欺诈方法的计算效率，具有可解释性，本方法在未知攻击下所达到的 TDR=65%@2.0% FDR，表现出色。

    Jun, 2020

  • 基于内在图像属性和深度学习的防止面部欺诈的检测器

    本论文提出了一种基于深度神经网络和元学习分类器相结合的方法，该方法利用图像固有属性探测面部 “假冒攻击”，在 PAD 领域最具挑战性的跨数据集协议上取得了超越最新成果的显著结果。

    Feb, 2019