联合多通道特征与最小二乘决策的人脸反欺诈方法
Application Research of Computers（2020）
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.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要