Aug, 2018

准确的人脸欺诈检测中的判别式表示组合

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TL;DR本文引入了三种判别性表示来进行人脸防攻击检测。首先，我们设计了一个称为 SPMT 特征来表征局部外观信息的描述符。第二，我们利用 SSD 这种深度学习框架来发掘上下文线索，并进行端到端的人脸防攻击检测。最后，我们设计了一个称为 TFBD 特征来表征真假面孔的立体结构。为了精确的防攻击检测，我们还设计了两种表示组合。首先，我们提出了一个决策级串联策略来将 SPMT 与 SSD 相结合。其次，我们使用简单的分数融合策略将人脸结构线索（TFBD）与局部微纹理特征（SPMT）结合起来。为了证明我们的设计的有效性，我们在三个公共数据集上评估了 SPMT 和 SSD 的表示组合，其表现优于所有其他最先进的方法。此外，我们还评估了 SPMT 和 TFBD 的表示组合，在我们的数据集上也取得了出色的性能。
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