通过一系列的异构测试，我们研究了印刷和扫描对于脸部变形攻击的影响。我们的实验结果显示，通过提供经过打印和扫描的图像（无论是变形的还是真实的）给人脸识别系统，可以将虚假匹配的可能性增加多达 5.64％（DiM）和 16.00％（StyleGAN2）。同样，使用 Frechet Inception Distance 指标，严格的印刷扫描变形攻击的强度平均比非印刷扫描数字变形攻击增强了 9.185％。

Apr, 2024

本篇论文讨论了利用真实的人脸图像数据库训练和测试差分变形攻击检测算法的可行性。在进行多个不同后处理之后，使用不同的工具创建了人脸融合图像。通过实验表明，基于深度学习的差分变形攻击检测算法在各种后处理情形下可以实现非常高的检测性能和鲁棒性。

Jan, 2020

本研究提供了一个包含 4 种不同类型的变形攻击的新数据集，并通过基于 OpenCV、FaceMorpher、WebMorph 和生成对抗网络（StyleGAN）的变形攻击实验，评估了现有人脸识别系统的风险程度，其中发现 VGG-Face 虽然与 FaceNet 相比精度较低，但更加抗变形攻击。此外，本文指出了使用 StyleGAN 生成的低级变形攻击对人脸识别系统不构成重大威胁。

Dec, 2020

本文提出了一种新的差分变形攻击检测框架，使用深度 Siamese 网络，通过比较我们的模型与其他经典和深度学习模型，使用两个不同的变形数据集，VISAPP17 和 MorGAN，我们探索了由对比损失生成的嵌入空间，并使用欧几里得距离、特征差和支持向量机分类器、特征级联和支持向量机分类器三个决策框架。

Dec, 2020

本文提出了一种可解释的面部特征提取算法，能够检测真实和变形图像，用于单一变形攻击检测。该方法基于原始图像、形状、纹理、频率和压缩。利用此方法可以开发一个图形用户界面来协助边境警卫人员调查涉嫌的图像。在三种基于地标点的人脸变形方法和基于 StyleGAN 的变形方法上进行随机森林分类器的训练，其中 FRLL 数据库提供了变形图像。用于变形攻击检测，离散余弦变换方法在合成图像上获得了最佳结果，基于地标点的图像特征使用 BSIF 进行检测。

Apr, 2023

本文针对面部融合这一复杂的攻击技术，提出了一种基于融合分类方法的无参考情况下的差异性面部融合检测扩展方法，引入了公开的面部融合检测基准，并利用特定的数据挖掘技术来提升检测方法的性能，实验结果证明了该方法在检测融合攻击方面的有效性。

Sep, 2023

该研究论文的主要内容是研究面部识别系统中的 3D 面部形态学攻击，并描述了生成 3D 面部形态学和检测攻击的方法。

Sep, 2023

本文提出了一种多光谱框架用于差异化仿真攻击检测，该方法通过在电子护照中捕获的基准图像和在可信设备中捕获的面部图像来检测电子护照中呈现的人脸图像是否被修改，并在多个会话中使用可见光和多光谱相机对 143 个独特数据主体进行了广泛实验，结果表明该多光谱框架的性能优于可见光图像检测。

Apr, 2023

我们提出利用基于坐标的神经网络来表示面部图像的变形和融合。通过结合经典方法中的能量函数，我们利用这些网络的平滑性和灵活性进行训练，同时允许连续的面部变形和融合。实验结果表明，我们的方法在面部变形检测方法方面与传统方法和基于数据的神经技术相竞争，并在审美上呈现出文献中尚不常见的多样面孔的无缝融合。

Aug, 2023

开发鲁棒性的机器学习系统是防止犯罪分子使用假身份证件越过边境的必要手段，本研究则调查了卷积神经网络架构对变形攻击的泛化能力，结果发现 InceptionResNet-v2 在对未知数据的泛化效果上优于其他四个 CNN 模型。

Oct, 2023