Feb, 2019

基于内在图像属性和深度学习的防止面部欺诈的检测器

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于卷积神经网络和局部二值模式的演示攻击检测

    面部和虹膜的演示攻击检测的三种软件方法比较：使用 Inception-v3 的深度卷积神经网络（CNN），基于改进的 Spoofnet 架构的浅层 CNN，以及使用局部二值模式（LBP）的基于纹理的方法。

    Nov, 2023

  • 一种紧凑型深度学习模型用于人脸欺骗检测

    本文采用宽与深特征融合的神经网络结构来解决假攻击检测问题，并在多个数据集上进行了实验验证。

    Jan, 2021

  • 基于小波变换和深度残差神经网络的演示攻击检测

    本研究应用深度学习方法在生物特征访问控制系统中抵御演示攻击，通过应用小波变换提取生物特征图像的特征，并修改了深度残差神经网络来检测演示攻击。在 ATVS 虹膜数据集上，获得了 93% 的最佳准确率；在 CASIA 两类数据集和 CASIA 裁剪图像数据集上，分别实现了 91% 和 82% 的测试准确率。

    Nov, 2023

  • 面部展示攻击检测的深度像素二元监督

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    Jul, 2019

  • 一种新的二维人脸表现攻击检测的主动解决方案

    本文综述了人脸识别中的生物特征身份认证和防攻击技术，介绍了各种攻击方法及现有的防御方式，提出了一种新的无需训练数据的主动攻击检测方法。

    Dec, 2022

  • 基于多通道卷积神经网络的生物特征面部呈现攻击检测

    本研究提出了一种基于多通道卷积神经网络的面部攻击检测方法，以解决面部生物识别在非监督应用中易受攻击的问题，并引入了新的宽多通道演示攻击数据库用于面部演示攻击研究。研究结果表明该方法优于现有特征提取方法，能够在 WMCA 数据库上实现 0.3% 的 ACER 性能，并已开放该数据库和相关软件供公共使用。

    Sep, 2019

  • 免接触指纹生物特征反欺骗：一种无监督深度学习方法

    我们提出了一种创新的反欺骗方法，将无监督自编码器与卷积块注意模块相结合，以解决现有方法的局限性，并具有有效推广性。我们的模型仅在真实图像上进行训练，未接触任何伪造样本，在测试阶段用于评估各种类型的展示攻击图像。我们的方案在涉及各种类型伪造样本的展示攻击中，实现了平均 BPCER 为 0.96％，APCER 为 1.6％。

    Nov, 2023

  • 利用 DCGAN 和深度 CNN 缓解演示攻击

    本研究旨在使用深度学习技术，通过 DĆGAN 技术生成逼真的合成图像，以识别并防止生物特征认证中的攻击，我们在三种不同的生物特征数据集上使用我们的深度 CNN 模型，测试准确率最高达 97％。

    Jun, 2022

  • 深度局部特征学习在人脸防欺骗检测中的应用

    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。

    Jun, 2018

  • 检测和持续学习新的人脸展示攻击

    本文介绍了一种使用经验回放的深度学习方法，以检测面部攻击中从未遇到过的新类型攻击，并自适应地识别这些攻击类型，证明其在两个基准数据集和一个新引入的数据集上的有效性。

    Aug, 2021