将所有变形信息应用于UV坐标：基于3D几何结构的规范UV表示方法，用于变形攻击检测

《IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science》：Lay All Your Morph on UV: 3D Geometry-Aware Canonical UV Representations for Morphing Attack Detection

　　

摘要：

变形攻击仍然是人脸识别系统面临的一个重大威胁，尤其是在文档式采集环境中，这种操控对系统运行的影响最为显著。现有的大多数检测方法主要关注纹理级别或像素级别的不一致性，往往忽略了能够更直接反映变形特征的几何线索。本研究探讨了使用从3D面部重建中获得的UV纹理图作为变形攻击检测的规范、基于几何的表示方法。我们假设UV参数化可以通过暴露面部重建表面的变形以及放大在重建过程中传播的映射不一致性（包括那些受到面部区域外因素间接影响的变形）来提高变形检测的能力。在类似文档的数据集上进行的广泛实验以及多种深度学习架构上的测试表明，将基于UV的表示与原始图像结合使用能够显著提高真实样本与变形样本之间的区分度。在具有挑战性的跨数据集和跨操控条件下的评估进一步证实了所提出方法的鲁棒性，其性能优于仅基于原始图像训练的模型，并且优于现有的最先进基线模型。总体而言，这些发现表明UV纹理图可以作为变形攻击检测的几何诱导规范层，几乎不受底层分类器或变形策略的影响，为提高面向文档的应用中MAD系统的可靠性提供了一个有前景的方向。