Dec, 2023

基于神经迁移风格的公开集测试：身份证演示攻击检测

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TL;DR通过使用基于生成对抗网络的四种图像翻译模型，本研究探讨了身份证展示攻击仪器在生成攻击样本方面的应用，并分析了生成数据在训练欺诈检测系统中的有效性。通过开源数据的实验结果，证明合成攻击展示样本可以作为真实攻击展示样本的补充，其中，印刷攻击的错误拒识率提高了 0.63%，屏幕截图攻击的拒识率下降了 0.29%。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • FRT-PAD：基于人脸相关任务驱动的有效呈现攻击检测

    该论文介绍了一种利用人脸相关任务先验知识来提高 Presentation Attack Detection (PAD) 的泛化能力的方法，该方法包括引入人脸相关任务的特征、设计跨模态适配器以重新映射特征并使用卷积神经网络 (CNN) -basaed PA 检测器的分层特征和重新映射特征来实现 PAD。实验结果表明，该方法在复杂和混合数据集上表现显着优于现有技术。

    Nov, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于生成对抗网络的开放式纹理生成器指纹呈现攻击检测

    该论文提出了一种基于卷积神经网络和生成对抗网络的指纹图像防攻击方法，通过生成与现有攻击样本不同的真实样本来增加数据集，有效提高了指纹图像防攻击的准确性。

    Jun, 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

  • RoPAD: 无监督对抗不变性强的强鲁棒性演示攻击检测

    RoPAD 是一种使用深度学习的端到端模型，通过无监督的对抗不变性来忽略图像中的视觉干扰，从而实现有效的演示攻击检测。实验证明该框架在多个基准数据集上展现了最先进的性能。

    Mar, 2019

  • 通用表现攻击检测：一种面部防欺诈评估方案

    本文介绍了一种名为 face-GPAD 的新的开源评估框架，旨在研究人脸 PAD 方法的泛化能力，同时提出了一个聚合和分类的大型数据集，以解决公共数据集之间的不兼容性问题，并提出了两个新的评估协议，旨在测量人脸分辨率变化引入的影响和评估对抗性操作条件的影响。

    Apr, 2019