联合多通道特征与最小二乘决策的人脸反欺诈方法

• 作者: 吴启群 宋晓宁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸反欺诈 多通道特征 最小二乘法 replay-attack CASIA
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2847-2850
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0163

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋晓宁		21	48	3.0	6.0
2	吴启群		1	0	0.0	0.0