【摘 要】
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静默人脸活体判别（Silent Face Anti-Spoofing）是指在非配合场景下判断输入的图像或视频是否来自于合法用户本人,在人脸识别技术中发挥着重要的安全保障作用。在现实应用场景中,人脸识别技术面临着各种欺骗攻击的威胁,如打印攻击、重播攻击、3D模型攻击等。然而,由于采集场景、媒介和设备的不同,不同类型的数据分布存在较大差异,分类器无法很好地区分活体与非活体,难以泛化到未知类型的数据上。
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静默人脸活体判别（Silent Face Anti-Spoofing）是指在非配合场景下判断输入的图像或视频是否来自于合法用户本人,在人脸识别技术中发挥着重要的安全保障作用。在现实应用场景中,人脸识别技术面临着各种欺骗攻击的威胁,如打印攻击、重播攻击、3D模型攻击等。然而,由于采集场景、媒介和设备的不同,不同类型的数据分布存在较大差异,分类器无法很好地区分活体与非活体,难以泛化到未知类型的数据上。此外,现实应用中的人脸活体判别方法大多数都要求用户根据特定的指令进行相应的动作,需要用户的高度配合,不适用于实时应用场景。另外,基于深度学习的模型普遍较大,难以部署到存储空间和计算能力有限的设备上。针对泛化性问题,我们提出一种基于强化学习的人脸活体判别方法。提出的方法首先通过生成对抗网络生成更多的样本来拟合数据分布,覆盖原始数据分布的盲区,以增大样本空间,从数据层面提升活体判别模型的性能。然后,采用多路径CNN模型,结合强化学习算法,引入一个控制器,将人脸活体判别任务当作一个单步马尔可夫决策过程问题,使得模型能够针对不同样本选择最优的路径进行活体判别。与现有的先进方法相比,提出的方法在Si W-M数据集内部测试任务上平均ACER值和EER值分别下降了2.8%和3.0%,在交叉数据集测试任务上平均HTER值下降了9.31%,AUC值提升了7.35%,充分验证了提出的方法能有效提升模型的泛化性能。针对实时验证和模型部署问题,我们提出一种轻量级人脸活体判别方法。为了提升人脸活体判别模型的应用性能,提出的方法基于单帧近红外人脸图像,使用轻量级模型进行活体判别,结合像素级辅助监督信息,采用知识蒸馏技术来帮助模型学习到有用的知识,再利用模拟量化的方法对模型进行微调以减少量化损失,最后再将模型进一步量化压缩成低精度的模型。提出的方法可以有效地将模型压缩为原模型1/3的大小,并能保持模型仍然具有较高的准确率,在NIR-L数据集上,TPR@FPR=0值为94.72%,与全精度模型相比仅下降0.67%,在NIR-H数据集上,TPR@FPR=0值为91.57%,提升了0.07%。
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