Nov, 2023

基于卷积神经网络和局部二值模式的演示攻击检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于内在图像属性和深度学习的防止面部欺诈的检测器

    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。

    Feb, 2019

  • 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

  • 面部展示攻击检测的深度像素二元监督

    本文提出了一种卷积神经网络的框架，用于检测面部识别中的展示攻击，该框架使用像素级监督的深度学习技术，可以使用帧级别信息进行部署，适用于在智能设备中的部署，该方法在公共数据集上验证有效性，并在多项实验中超过当前最先进的方法。

    Jul, 2019

  • 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

  • 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

  • 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

  • 接触式指纹攻击检测的深度特征：能否被推广？

    本文研究了七种预训练 CNN 和一个 Vision Transformer 模型对于探测虚假指纹的泛化能力，并通过四个不同的仿冒手段和深度特征技术的性能评估结果表明，ResNet50 CNN 具有最好的泛化性能。

    Jul, 2023

  • 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