【摘 要】
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人脸识别和认证已经广泛应用于各类场景中。然而,一个安全系统并不是绝对安全的,因为它可能会遭受演示攻击或人脸欺诈技术的攻击。从这个角度来看,人脸欺诈及其算法引发了人们的广泛关注。许多软件允许人脸识别的真实性和验证。反欺诈是对现代人脸识别系统的主要威胁,最常见的对策都是使用二维纹理特征,因为它们容易被提取和利用。基于三维形状的策略可以显著改善反欺诈能力,但是提取面部的3D特征状态通常需要诸如3D扫描仪
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人脸识别和认证已经广泛应用于各类场景中。然而,一个安全系统并不是绝对安全的,因为它可能会遭受演示攻击或人脸欺诈技术的攻击。从这个角度来看,人脸欺诈及其算法引发了人们的广泛关注。许多软件允许人脸识别的真实性和验证。反欺诈是对现代人脸识别系统的主要威胁,最常见的对策都是使用二维纹理特征,因为它们容易被提取和利用。基于三维形状的策略可以显著改善反欺诈能力,但是提取面部的3D特征状态通常需要诸如3D扫描仪这样复杂的设备且计算复杂度较高。受到经典的从阴影到形状模型的启发,我们获取3D面部高光,用其感知真实的3D面部的存在而无需形状再造。这种基于阴影的3D特征是从不同光照下捕获的一对高效图像中提取出来的,例如,捕获的两幅图像,一个有闪光,一个没有闪光。因此,该方法提供了一个丰富的三维几何表示,以可忽略的计算成本和最小到没有额外的硬件。实验在验证此类基本3D特征清晰展现3D形状的同时,可以避免杂乱的调整步骤或者设备管理。实验验证表明,该方法可以采取最先进的反欺诈预防措施,并增强现有的基于纹理的解决方案。结合这两种图像特征,我们在识别真实图像和攻击图像的特征,即混合特征方面取得了良好的效果,混合特征具有较强的、独特的理解区别特征的能力。
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