Jun, 2022

基于半监督学习的人脸反欺诈通用方法

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TL;DR本文提出了一种利用无监督预训练改进性能的方法，介绍了 Entry Antispoofing 数据集来进行监督微调，并提出了一种多类别辅助分类层，以增强检测欺骗企图的二进制分类任务，实现了在多个数据集上的最新结果。
face anti-spoofingbiometric authenticationcnn-based methodunsupervised pretrainingmulti-class auxiliary classification
发现论文，激发创造
  • 跨域人脸反欺诈的深度转移

    本文提出了一种使用 CNN 框架利用目标领域的稀疏标记数据来改善人脸防欺骗模型跨数据集测试性能的方法，实验结果表明仅使用少量标记样本即可显著提高模型的泛化能力。

    Jan, 2019

  • 面部反欺诈学习深度模型：二进制或辅助监督

    本研究介绍了一种通过 CNN-RNN 模型学习面部深度和估计 rPPG 信号来识别真实人脸和虚假人脸的新型面部反欺诈方法，并提出了一种新的面部反欺诈数据库，数据集包含大范围的变化。实验结果表明，该模型在数据库内和跨数据库测试上均达到了最先进水平。

    Mar, 2018

  • 基于图像和视频的人脸反欺诈领域无关特征学习

    本文提出了一种基于条件分类器领域鉴别器的活体检测方法，该方法结合了梯度反转层，以产生具有鉴别性而又对环境光照、分辨率等因素具有鲁棒性的真人和虚假特征，该方法在图像和视频方面均优于现有的反欺诈技术。

    Dec, 2019

  • 在人脸反欺诈中提升跨领域泛化性能：洞见、设计与度量

    本文介绍了一种增强数据域广义化中反欺骗性能的新视角，并提出了一种在视频层面上以度量为基础的方法，用于优化模型的稳定性和泛化能力。研究结果显示，简单地扩大模型的骨干网络并不能本质上改善模型的不稳定性，因此我们从贝叶斯的角度提出了一种集成骨干网络的方法，该方法在度量和欺骗准确度方面均取得了更好的结果，并能利用不确定性测量的优势，在训练过程中实现增强抽样以提升模型的泛化能力。通过在 OMC 数据集以及 CelebA-Spoof 和 SiW-Mv2 数据集上进行评估，我们的最终模型在偏差、方差、HTER 和 AUC 等指标上均超过了现有的最先进方法，展示了在这些方面的进展。

    Jun, 2024

  • 卷积神经网络在人脸反欺诈中的性能评估

    本文通过基于卷积神经网络的 Inception 和 ResNet 模型在 MSU Mobile Face Spoofing 数据库上的表现，研究了如何应用这些深度学习算法实现面部反欺骗的生物特征访问控制。

    May, 2018

  • 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

  • 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

  • 学习人脸防欺骗的通用欺骗特征

    本研究提出了一种基于异常检测的面部活体检测框架，通过学习区分真人和虚假攻击的差异性信息（称作欺骗线索），来提高模型的鲁棒性和泛化性能，实验结果表明该方法优于现有技术。

    May, 2020

  • 人脸反欺诈的深度学习技术概述

    本文首次系统综述了基于深度学习的人脸反欺诈技术，从像素级监督、领域泛化和多模式传感器等多个角度出发，阐述了该领域的最新成果与潜在前景。

    Jun, 2021

  • 学习卷积神经网络进行人脸反欺骗

    本研究采用深度卷积神经网络（CNN）学习特征，在经过数据预处理后，能够大幅提高面部防欺诈性能，使得在 CASIA 和 REPLAY-ATTACK 数据集中相对错误率降低超过 70％，同时在两个数据集之间的交叉测试中，实验结果表明 CNN 能够获得更好的泛化能力，使用两个数据集的组合数据训练的网络在两个数据集之间具有更少的偏差。

    Aug, 2014