关键词face recognition systems
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- MMAmora: 黑盒对抗变形攻击
研究了一种名为 Adversarial Morphing Attack 的针对面部识别系统的攻击方法，该攻击方法在语义层面上对像素进行扭曲，通过学习光流场解决黑盒攻击的问题，可以有效地进行人脸表情的篡改和攻击。
- 对抗性人脸合成
该论文提出 AdvFaces，一种基于生成对抗网络 (GAN) 的自动化方法，用最小的扰动生成看似合法但实际上能够欺骗最新人脸识别系统的假冒人脸或模糊真正主题的攻击性人脸图像。
- 使用蜡像脸创建面部展示攻击数据库
本文介绍一种全新的超现实 3D 面部攻击数据库，WFFD，用于模拟真实特征或材料的 3D 类型攻击，作者研究了三种流行的面部识别系统的易受攻击性，并评估了几种面部展示攻击检测方法以展示这个超丰富面部欺骗数据库的攻击能力。
- FD-GAN：用于恢复共犯面部图像的人脸去变形生成对抗网络
本文提出了一种面部去变形生成对抗网络 (FD-GAN)，用于恢复面部欺诈同伙的图像，该网络具有双重对称结构和两个级别的恢复损失，通过利用面部识别系统捕获的面部图像，以及存储在电子护照系统中的变形图像，FD-GAN 可以有效地恢复同伴的面部图 - 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。