ДВУХДОМЕННЫЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ПОДДЕЛЬНЫХ ЛИЦ
Аннотация
В данной работе рассматривается новый двухдоменный подход к обнаружению поддельных лиц, ориентированный на повышение надежности и точности современных биометрических систем. Предлагаемая методология основана на уникальном сочетании анализа в пространственной области и детальном исследовании частотных характеристик, что достигается благодаря специально разработанной двухветвевой архитектуре. Первая ветвь обрабатывает аугментированные изображения, выявляя ключевые признаки в виде текстурных и цветовых аномалий, которые часто сопровождают попытки спуфинга. Вторая ветвь одновременно анализирует фурье-преобразования тех же изображений, позволяя обнаруживать повторяющиеся паттерны и другие высокочастотные искажения, не всегда заметные при классическом пространственном анализе. Для проверки эффективности модели использовался набор данных OULU-NPU, известный своей сложностью и разнообразием типов атак, включая распечатанные изображения, демонстрацию видео на экранах и использование 3D-масок. Результаты экспериментов подтвердили высокую точность классификации, свидетельствуя о способности модели надежно дифференцировать подлинные лица от сфабрикованных. Кроме того, достигнутые показатели близки к лучшим современным результатам, что указывает на высокую практическую ценность данного решения. Таким образом, предложенный двухдоменный анализ, совмещающий пространственные и частотные признаки, открывает перспективы дальнейшего совершенствования механизмов защиты, в особенности для систем, критичных к ошибкам аутентификации и уязвимых к все более изощренным методам подделки
Автор
Икрам Ж.А.
Омаров Б.С.
Смайлов Н.К.
DOI
https://doi.org/10.48081/CBEO3003
Ключевые слова
биометрия
компьютерное зрение
определение живости
нейронные сети
Фурье преобразование
Год
2025
Номер
Выпуск 1