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

本文介绍了一种基于扩散的新型高效 MAD 方法，学习纯粹的真实图像的特征，实现对不同形态的变形攻击的检测。在四个不同数据集上进行了严格的实验，并与现有解决方案进行了比较，结果表明我们的 MAD 模型在所有数据集上都取得了高竞争力的结果。

Jun, 2023

这篇研究论文提出了一种新方法，使用名为 TetraLoss 的损失函数，通过在嵌入空间中学习将合成的面部图像与其贡献者分开，从而提高基于深度学习的人脸识别系统对面部变形攻击的鲁棒性，并在全面评估中表现出明显优于其他基准方法。

Jan, 2024

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

本文提出一种基于参考的 / 差分变形攻击检测（MAD）方法，使用小波散射网络（WSN）检测新生儿变形的图像，得到的结果表明，相较于现有的 D-MAD 技术，检测准确率提高了 10% 以上。

May, 2023

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

通过使用全局信息和局部详细信息的层次生成网络，结合面部区域外的伪影去除模块，我们提出了一种改进图像质量和保持身份的新型变形攻击方法，相对于现有攻击方法具有更高的模拟人眼能力和足够欺骗面部识别系统的威胁性。

Mar, 2024

本文提出了基于深度神经网络的人脸变形检测新方法，包括生成模拟打印 - 扫描图像的数据增强策略和预先在大型人脸识别数据集上进行训练，在来自异构图像源的具有挑战性的数据集上达到了最先进的准确性，解决了在电子身份文件中人脸变形问题带来的安全威胁。

Jan, 2019