Jan, 2024
TetraLoss:提高面部识别抵御图像合成攻击的稳健性
TetraLoss: Improving the Robustness of Face Recognition against Morphing Attacks
Mathias Ibsen, Lázaro J. González-Soler, Christian Rathgeb, Christoph Busch
TL;DR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。