本文提出了一种使用 CNN 框架利用目标领域的稀疏标记数据来改善人脸防欺骗模型跨数据集测试性能的方法，实验结果表明仅使用少量标记样本即可显著提高模型的泛化能力。

Jan, 2019

本文提出了一种基于条件分类器领域鉴别器的活体检测方法，该方法结合了梯度反转层，以产生具有鉴别性而又对环境光照、分辨率等因素具有鲁棒性的真人和虚假特征，该方法在图像和视频方面均优于现有的反欺诈技术。

Dec, 2019

本文提出了一种利用无监督预训练改进性能的方法，介绍了 Entry Antispoofing 数据集来进行监督微调，并提出了一种多类别辅助分类层，以增强检测欺骗企图的二进制分类任务，实现了在多个数据集上的最新结果。

Jun, 2022

确保人脸识别系统对抗攻击的可靠性需要部署人脸反欺骗技术。尽管在这个领域取得了相当大的进展，但即使是最先进的方法也难以防御对抗性样本。为了克服这些挑战，我们深入探讨对抗检测与人脸反欺骗之间的关系，并基于此提出了一种强大的人脸反欺骗框架，即 AdvFAS，利用两个耦合分数准确区分正确检测和错误检测的人脸图像。广泛的实验证明了我们的框架在各种设置下的有效性，包括不同的攻击、数据集和骨干网络，同时在清晰的示例上具有高精度。此外，我们成功地将该方法应用于检测真实世界的对抗样本。

Aug, 2023

本研究提出一种面部反欺诈方法，通过图像处理和 CNN 架构对虚假面部噪声进行建模，可以通过反向分解虚假面部得到虚假噪声和真实面部，以增强分类的准确性并可视化虚假噪声。

Jul, 2018

本文介绍了一种使用经验回放的深度学习方法，以检测面部攻击中从未遇到过的新类型攻击，并自适应地识别这些攻击类型，证明其在两个基准数据集和一个新引入的数据集上的有效性。

Aug, 2021

本文提出了一种特征生成和假设验证框架来缓解领域泛化和表示解缠问题，该框架引入了生成真实人脸和已知攻击假设的特征生成网络，进而应用两个假设验证模块来判断输入人脸是否来自真人脸空间和真人脸分布，实验结果表明我们的方法取得了有前途的结果，超过了广泛公开数据集上最先进的方法。

Dec, 2021

基于面部肌肤贴片的人脸反欺骗算法，无需加密 / 解密图片，消除了隐私泄露风险，获得了在准确性和速度方面的显著优势。

Aug, 2023

本论文介绍了 CelebA-Spoof 数据集，针对人脸反欺诈的研究进行了方法和结果报告，并分析了竞赛的排名解决方案，提出了未来的研究方向。

Feb, 2021

本研究介绍了一种通过 CNN-RNN 模型学习面部深度和估计 rPPG 信号来识别真实人脸和虚假人脸的新型面部反欺诈方法，并提出了一种新的面部反欺诈数据库，数据集包含大范围的变化。实验结果表明，该模型在数据库内和跨数据库测试上均达到了最先进水平。

Mar, 2018