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在先前的人脸反欺骗方法中大多使用手工提取的特征或者仅使用单一模态上的人脸特征,并且很少注意到多通道色度的差异,因此得到的人脸反欺骗模型的鲁棒性较差以至于无法有效地区分真假面孔。鉴于此,卷积神经网络(CNN)被用作特征提取器来代替手工特征的提取,并且一种有效的多输入CNN模型被提出,以融合多种模态上的人脸特征以实现更具有鲁棒性的人脸反欺骗。通过对人脸图像上的2个不同颜色特征(即HSV和YCbCr)以及时间特征进行联合建模,探索了人脸反欺骗的最佳鲁棒表示。在REPLAY_ATTACK和CASIA-FAS