标签： 论文 spoofing
论文出处：IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY
本文是基于深度网络进行的欺诈检测，不过本文的方案不仅仅体现在对现有的网络结构做修改，关键在于学习一个新的网络结构，这样能最大程度保证网络具有更大的泛化能力，所以本文不仅仅在单独的人脸数据库上做了测试，还在指纹以及虹膜上做了测试，均取得不错的结果。本文的主要核心在于两个优化器一个是. Architecture optimization (AO) ，另外一个是fifilter optimization (FO)具体结构如下。
AO主要是通过学习找到最优的网络结果，FO就是学习到最优的过滤器。下面这个图体现了对于AO的一些学习的东西。
可以看出AO需要学习有几层的网络以及一些过滤器的尺寸等信息。而对于FO来说，是现在两个基本网络clf10-11以及spooofnet上面做了优化。
最后是对数据的处理，包括对视频的采样，人脸的识别等。而评估策略则计算ACC或者HTER（有验证集合的）。 最终AO的结果如下：
FO的结果如下（主要是对于clf10以及spoofnet，而AO则采用随机参数）：
两者融合如下：
1、有些时候网络结够也可以通过学习来确定
[55] A. da Silva Pinto, H. Pedrini, W. Schwartz, and A. Rocha, “Video-based face spoofifing detection through visual rhythm analysis,” in Proc. 25th Conf. Graph., Patterns Images (SIBGRAPI), 2012, pp. 221–228. [64] T. de Freitas Pereira, A. Anjos, J. M. De Martino, and S. Marcel, “Can face anti-spoofifing countermeasures work in a real world scenario?” in Proc. IAPR Int. Conf. Biometrics (ICB), 2013, pp. 1–8.
