Hibrit derin sinir ağı ve optimizasyon tekniklerini kullanan gelişmiş 3B yüz sahtekarlığını önleme sistemi

Mobil güvenlik, gözetim ve çevrimiçi ödemeler dahil olmak üzere her yerde, bir kişinin kimliğini doğrulamak için as tanıma teknolojisi kullanılmaktadır. Basılı fotoğraflar, videolar, 3B maskeler ve derin sahtecilikle oluşturulmuş yüzler gibi sahte yüzler, bu tür sistemleri yanıltabilir. Bu araştırmanın amacı, yüz tanıma güvenliğini, doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için Yüz Sahteciliği Önleme (FAS) tekniklerini geliştirmektir. Çalışma, bir kişinin yüzündeki ince ayrıntıların ve dokuların tanımlanması için Yoğun Sıkıştırma ve Uyarım Ağları ile Komşuluk Farkında Çekirdek Uyarlaması (NAKA) sürecini içeren bir 3B Yüz Sahteciliği Önleme Modeli önermektedir. RGB görüntüleri, derinlik haritaları ve doku bilgileri gibi farklı yüz verisi modalitelerini birleştirmek için Hafif Çok Modlu Derin Füzyon Ağı önerilmektedir. Gelişmiş saldırılara karşı bile daha yüksek doğrulukla yüz sahteciliği tespitinde faydalıdır. Sistem, otomatik olarak öğrenmek ve kendini sürekli güncel tutmak için Derin Takviyeli Öğrenme (DRL) de kullanır ve böylece yeni sahtecilik yöntemlerini tespit edebilir. Modeller, doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve hata oranları gibi bir dizi performans ölçütüne dayalı olarak CASIA-SURF, CelebA-Spoof ve GREAT-FASD-S gibi standart veri kümeleri kullanılarak test edilmiştir. Deneyler, önerilen modellerin mevcut yöntemlerle karşılaştırıldığında olumlu sonuçlar verdiğini ve gerçek dünya uygulamalarında kullanım için hesaplama açısından hafif olduğunu göstermektedir. Çalışma ayrıca, veri kümeleri üzerinde genelleştirilebilir iyi performans, düşmanca saldırılara dayanıklılık ve güvenlik ile kullanılabilirlik arasındaki fark gibi temel sorunlarla da ilgilenmektedir. Çok modlu füzyon, vi dikkat ve takviyeli öğrenmeyi temel alan çalışma, sağlam, hafif ve açıklanabilir yüz sahteciliği önleme yaklaşımlarına katkı sağlamaktadır. Bunlar, bankacılık, sınır kontrolü ve mobil kimlik doğrulama gibi yüksek güvenlikli uygulamalarda uygulanabilir. Elde edilen sonuçlar, biyometrik güvenliğin sağlanmasına ve gelecekteki yeni yüz sahteciliği saldırılarına karşı korunmaya yardımcı olacaktır.