基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗模型

作者：贺丹; 何希平; 李悦; 袁锐; 牛园园

来源：计算机应用, 2022, 1-8.

• 人脸反欺骗
• 区域分块
• 中心差分卷积
• 注意力机制
• 轻量级网络
• 卷积神经网络

如何高效的辨别各种被攻击的人脸是人脸识别过程中迫切需要解决的问题。基于深度学习的人脸反欺骗算法在有着高性能的同时，也带来了庞大的参数量和计算量，使其无法部署在移动设备中。针对以上问题，提出了一种基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗模型。首先，对训练样本进行随机区域分块；然后，设计了一种基于注意力机制的轻量级网络用于特征提取和分类；最后，为了提高测试准确度，对测试样本进行基于区域分块的数据扩增。实验结果表明，该模型在CASIA-FASD和REPLAY-ATTACKR数据集上达到了100%的准确率，是目前效果最好的算法；而在CASIA-SURF数据集的Depth模态上也获得99.49%的准确率和0.4580%的平均分类错误率(ACER)，远优于ResNet、ShuffleNet等卷积神经网络;模型的参数量也仅有0.2582MB。在实际应用中，端到端的轻量级网络结构更方便部署在移动设备上进行实时的人脸反欺骗检测。

• 单位
  重庆工商大学