Apr, 2024

异质形态评估场景中印印扫描的影响

TL;DR通过一系列的异构测试,我们研究了印刷和扫描对于脸部变形攻击的影响。我们的实验结果显示,通过提供经过打印和扫描的图像(无论是变形的还是真实的)给人脸识别系统,可以将虚假匹配的可能性增加多达 5.64%(DiM)和 16.00%(StyleGAN2)。同样,使用 Frechet Inception Distance 指标,严格的印刷扫描变形攻击的强度平均比非印刷扫描数字变形攻击增强了 9.185%。