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摘要:
为了克服现有人脸欺诈检测方法在少样本应用场合下的局限性,将前向学习网络用于欺诈检测.通过前向学习的方式从图像中无监督地学得卷积滤波器,在人脸欺诈检测应用场合下,对前向学习网络进行了改进,改进后的网络使用了面向人脸欺诈检测任务的卷积滤波器.使用主成分分析变换所得的最小特征值对应的特征向量作为卷积滤波器提取图像的特征.将所提方法在CASIA-FASD、Idiap Replay-Attack和OULU-NPU数据集上进行了验证,实验结果表明,在少样本跨攻击类型实验中,所提方法显著提升了欺诈人脸检测的准确率.
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文献信息
篇名 基于前向学习网络的人脸欺诈检测
来源期刊 北京邮电大学学报 学科 工学
关键词 人脸欺诈检测 前向学习网络 表示学习
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 48-56
页数 9页 分类号 TP309|TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.13190/j.jbupt.2020-068
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研究主题发展历程
节点文献
人脸欺诈检测
前向学习网络
表示学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京邮电大学学报
双月刊
1007-5321
11-3570/TN
大16开
北京海淀区西土城路10号
2-648
1960
chi
出版文献量(篇)
3472
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19
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