计算机应用研究

作者：吴启群,宋晓宁,

单位：江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122；

关键词：人脸反欺诈,多通道特征,最小二乘法,replay-attack,CASIA,

基金：国家自然科学基金资助项目(61876072)；国家重点研发计划子课题资助项目(2017YFC1601800)；中国博士后科学基金特助项目(2018T110441)；江苏省自然科学基金资助项目(BK20161135)；江苏省“六大人才高峰项目”(XYDXX-012)；；

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。

来源：2020年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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