无形威胁：评估跨光谱人脸识别对呈现攻击的脆弱性
计算机视觉与模式识别
2025-05-02 v1
摘要
跨光谱人脸识别系统旨在通过在挑战性操作条件下实现跨模态匹配来增强人脸识别系统的性能。一个特别相关的应用是将近红外（NIR）图像与可见光谱（VIS）图像进行匹配，从而通过比较获取的 NIR 人脸图像与 VIS 参考图像来验证个体身份。使用 NIR 成像具有若干优势，包括对光照变化更强的鲁棒性、更好的透过玻璃和眩光的可视性，以及对呈现攻击更强的抵抗力。尽管有这些声称的优势，文献中尚未系统研究基于 NIR 的系统对呈现攻击的鲁棒性。在这项工作中，我们对 NIR-VIS 跨光谱人脸识别系统对呈现攻击的脆弱性进行了全面评估。我们的实证结果表明，尽管这些系统表现出一定程度的可靠性，但它们仍然容易受到特定攻击，这强调了在该领域进行进一步研究的必要性。
引用
@article{arxiv.2505.00380,
title = {The Invisible Threat: Evaluating the Vulnerability of Cross-Spectral Face Recognition to Presentation Attacks},
author = {Anjith George and Sebastien Marcel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.00380},
year = {2025}
}
备注
10 pages