利用可见光对人脸识别系统发起对抗攻击

在监控行业中，利用深度学习进行人体识别与目标检测正变得日益普遍。这些系统经过训练，能够以很高的准确度识别人体或人脸。然而，已有一些成功的尝试利用称为对抗攻击的不同技术来欺骗这些系统。本文给出了一份关于使用可见光对人脸识别系统发起对抗攻击的总结报告。本研究的意义在于利用深度神经网络的物理缺陷。展示这些系统内部的弱点，是希望未来该研究会用于改进目标识别的训练模型。在收集结果的过程中，项目目标进行了调整以适应实际产出。因此，下文最初探索了使用红外光的对抗攻击，之后重新调整为可见光攻击。文中给出了关于红外光与人脸识别的研究概述。对当前发现进行了详细分析，并给出了项目可能的未来建议。对遇到的挑战进行了评估，并给出了最终解决方案。项目的最终成果展示了利用光有效欺骗识别系统的能力。