基于大数据分析的反欺骗人脸验证系统的设计与实现  

Design and implementation of anti-cheating face verification system based on big data analysis

作　　者：莫永华 张展飞 陈昱希 Mo Yonghua;Zhang Zhanfei;Chen Yuxi(College of Information Engineering,Guilin Institute of Information Technology,Guilin 541004,China)

机构地区：[1]桂林信息科技学院信息工程学院,桂林541004

出　　处：《现代计算机》2024年第16期96-100,共5页Modern Computer

基　　金：2022年广西教育厅项目(2022JGA415);2023年教育部第二期供需对接就业育人项目(20230106491);2021年大学生创新训练计划项目(202113644003)。

摘　　要：随着人脸识别技术的广泛使用,出现欺骗攻击,如使用照片、视频或3D面具来模仿合法用户。反欺骗技术的研究能够显著提高人脸验证系统的安全性。基于卷积神经网络的攻击检测系统,通过对PAD下基于MTCNN架构的图像进行人脸检测,提出在Replay Mobile数据集中实现真实和攻击的完美分离的方法,应用并设计智能公共储物柜人脸识别系统,实现在无人值守的情况下,安全使用人脸识别技术,并在数据集的协议中有良好的性能。With the widespread use of facial recognition technology,spoofing attacks,such as using photos,videos,or 3D masks to mimic legitimate users,research on anti-spoofing technology can significantly improve the security of facial verification systems.This system is an attack detection system based on convolutional neural networks.By performing face detection on images based on the MTCNN architecture under PAD,a perfect separation method between reality and attack is proposed in the Replay Mobile dataset.The intelligent public storage cabinet face recognition system is applied and designed to achieve safe use of face recognition technology in unmanned situations and good performance in the protocol of the dataset.

关 键 词：信息安全 人脸识别 深度学习 对抗生成网络 活体检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP18