Какие существуют методы обнаружения спуфинга в системах распознавания лиц?

Некоторые методы обнаружения спуфинга (подмены) в системах распознавания лиц:

• Анализ текстуры. ru.shaip.com Позволяет обнаружить поверхностные свойства лица и проверить их на несоответствия, указывающие на попытки подделки. ru.shaip.com Например, напечатанные фотографии часто не передают естественную текстуру человеческой кожи. ru.shaip.com
• Анализ движения. ru.shaip.com Включает распознавание непроизвольных движений, таких как моргание или незначительный наклон головы. ru.shaip.com Естественные движения вряд ли можно воспроизвести с точностью статических изображений. ru.shaip.com
• Обнаружение глубины. ru.shaip.com С помощью инфракрасных датчиков или структурированного света отображается 3D-структура лица. ru.shaip.com Эта техника может легко различать плоские поверхности (например, фотографии) и реальные лица с глубиной. ru.shaip.com
• Временной анализ. ru.shaip.com Включает анализ последовательных кадров в видео для распознавания несоответствий, которые указывают на атаки воспроизведения в течение некоторого времени. ru.shaip.com Например, мерцание или зацикливание экранов может указывать на использование цифровых дисплеев во время попыток аутентификации. ru.shaip.com
• Подходы к глубокому обучению. ru.shaip.com Модели глубокого обучения, обученные на больших наборах данных, обычно классифицируют входные данные с высокой точностью как подлинные или поддельные. ru.shaip.com Например, свёрточные нейронные сети (CNN) анализируют сложные особенности, такие как текстура кожи или динамика движения. ru.shaip.com
• Моделирование поддельных ключей. lab.neural-university.ru Этот подход использует методы дополнения данных для имитации физических и цифровых признаков спуфинга, что повышает способность модели обнаруживать «невидимые» типы атак. lab.neural-university.ru