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人脸识别反欺诈研究进展

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成果类型:
期刊论文
作者:
张帆;赵世坤;袁操;陈伟;刘小丽;...
作者机构:
[袁操; 张帆; 赵世坤] 武汉轻工大学数学与计算机学院
[陈伟] 南京邮电大学计算机学院
暨南大学信息科学技术学院,,暨南大学网络空间安全学院
[赵涵捷] 台湾东华大学电机工程学系
[刘小丽] 暨南大学信息科学技术学院<&wdkj&>暨南大学网络空间安全学院
语种:
中文
关键词:
人脸反欺诈;呈现攻击检测;人脸识别安全;深度学习;域泛化;可解释性
期刊:
软件学报
ISSN:
1000-9825
年:
2022
卷:
33
期:
7
页码:
2411-2446
基金类别:
2019YFB2101704:国家重点研发计划 61906140:国家自然科学基金 2020CFB761:湖北省自然科学基金 2021Y38:武汉轻工大学科研项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
当前,人脸识别理论和技术取得了巨大的成功,被广泛应用于政府、金融和军事等关键领域.与其他信息系统类似,人脸识别系统也面临着各类安全问题,其中,人脸欺诈(face spoofing, FS)是最主要的安全问题之一.所谓的人脸欺诈,是指攻击者采用打印照片、视频回放和3D面具等攻击方式,诱骗人脸识别系统做出错误判断,因而是人脸识别系统所必须解决的关键问题.对人脸反欺诈(face anti-spoofing, FAS)的最新进展进行研究:首先,概述了FAS的基本概念;其次,介绍了当前FAS所面临的主要科学问题以及主要的解决方法及其优缺点;在此基础上,将已有的FAS工作分为传统方法和深度学习方法两大类,并分别进行详细论述;接着...

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