基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法

来源：计算机应用杂志2022年第12期北京时间：

作者：贺丹, 何希平, 李悦, 袁锐, 牛园园

单位：1.重庆工商大学 人工智能学院，重庆 400067；2.检测控制集成系统重庆市工程实验室（重庆工商大学），重庆 400067

摘要：如何高效地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方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或嵌入式设备中。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方法。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图像分类；最后，为了提高测试准确率，对测试样本进行基于区域分块的数据扩增。实验结果表明，所提模型在CASIA-FASD和REPLAY-ATTACK数据集上达到了100%的准确率；在CASIA-SURF数据集的Depth模态上获得了99.49%的准确率和0.458 0%的平均分类错误率（ACER），远优于ResNet、ShuffleNet等卷积神经网络，且该模型的参数量也仅有0.258 2 MB。在实际应用中，端到端的轻量级网络结构使所提模型更方便部署在移动设备上来进行实时的人脸反欺骗检测。

关键词：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

基金资助：重庆市研究生科研创新项目(CYS21398);重庆工商大学研究生科研创新项目(yjscxx2021-112-99)