基于多分类及特征融合的静默活体检测算法

• 作者: 黄新宇 游帆 张沛 张昭 张柏礼 吕建华 徐立臻
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸活体检测 多分类 类别不均衡 交叉熵损失 特征融合
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程|Computer and Control Engineering
• 页码范围: 263-270
• 页数: 8页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.02.006

摘要

现有的静默活体检测研究忽略不同非活体攻击方式之间的差异,以及不考虑活体和非活体样本类别不均衡对模型学习的不利影响.本研究将非活体攻击类别细分成打印攻击和展示攻击,将静默活体检测由传统的二分类问题转变为多分类问题,并提出采取交叉熵作为损失函数对网络模型进行训练的方案,用以克服二分类和类别不均衡问题,使得模型训练中能更准确发现和抽象出非活体人脸样本共同的欺诈特征,提高网络模型对非活体识别的精准度.构建双流特征融合网络模型,采取注意力机制对从RGB和YCrCb这2种不同色彩空间提取到的特征向量进行自适应加权融合,以进一步提升网络模型的特征表示能力.在CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD和OULU-NPU 4个公开数据集进行大量的对比实验,实验结果表明,采取多分类策略以及特征融合的静默活体检测模型能够有效降低分类错误率并提升泛化能力.