联合多通道特征与最小二乘决策的人脸反欺诈方法
Using multi-channel features and least square decision to perform face anti-spoofing
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
摘要
为了应对大量的欺诈攻击，如照片攻击和视频攻击，提出了一种基于多通道特征与最小二乘法决策的人脸反欺诈方法。一方面，将人脸在不同颜色空间分量上的梯度特征进行加权融合。另一方面，为了提高实验的鲁棒性，引入BSIF纹理特征与CNN的卷积特征，并用最小二乘法对分类的结果进行最优的决策判断。实验在replay-attack和CASIA两个数据集上进行测试，其中在replay-attack数据集上的EER和HTER分别降低到了3.52%与4.63%，在CASIA数据集上的EER和HTER分别降低到了6.02%和6.45%，与目前最优的算法有一定的竞争力，表明该方法对不同方式的欺诈攻击有较好的检测效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61876072)
国家重点研发计划子课题资助项目(2017YFC1601800)
中国博士后科学基金特助项目(2018T110441)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20161135)
江苏省“六大人才高峰项目”(XYDXX-012)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0163
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2847-2850
文章编号: 1001-3695(2020)09-059-2847-04
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
吴启群, 宋晓宁. 联合多通道特征与最小二乘决策的人脸反欺诈方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2847-2850. (Wu Qiqun, Song Xiaoning. Using multi-channel features and least square decision to perform face anti-spoofing [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2847-2850. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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