CFM-Net

新网络利用伪影难度分析改进指纹欺骗检测

研究人员开发了一种通过分析具有不同伪影提取难度（AED）的区域来检测假指纹的新方法。他们提出的级联伪造挖掘网络（CFM-Net）使用局部Gabor特征确定性来划分指纹图像，并自适应地从这些区域提取特征。还引入了一个方向引导对抗训练（OGAT）模块来保留伪影证据，同时过滤掉身份信息。在LivDet数据集上的实验表明，CFM-Net的性能优于现有方法，尤其是在具有高AED的指纹上。