بفضل سهولة الاستخدام وفعاليتها، أصبحت أنظمة مصادقة الوجه شائعة جدًا في الأجهزة الإلكترونية للتحكم في الوصول إلى البيانات المحمية. ومع ذلك، فإن الاعتماد الواسع النطاق على هذه الأنظمة يصاحبه مشكلات أمنية وموثوقية. وذلك لأن صور الوجه المزيفة يمكن إنشاؤها بسهولة لخداع أنظمة التعرف. ولهذا، هناك حاجة إلى دمج نظام تحديد الهوية مع عنصر قوي لمقاومة التزييف الوجه، بهدف اكتشاف ما إذا كانت صورة الوجه المطلوبة هي صورة حية أم مزيفة. تعتمد معظم أنظمة مكافحة التزييف الوجه الحديثة فقط على صورة الطلب لقبول أو رفض الوصول المحتمل. لكن في السياقات الواقعية، غالبًا ما تتضمن أنظمة مصادقة الوجه خطوة تسجيل أولية، حيث يتم تسجيل صور حية لمستخدم معين وتخزينها لأغراض التعرف. في هذا البحث، نقدم نهجًا مكملًا لتعزيز معايير مكافحة التزييف الوجه الحالية، بحيث تأخذ في الاعتبار الصور المسجلة أثناء التسجيل المرتبطة بكل صورة طلب. ونطبق هذه الاستراتيجية على مجموعتي بيانات حديثتين: CelebA-Spoof وSiW. ونُظهر كيف يمكن تخصيص النماذج الحالية لمكافحة التزييف بسهولة باستخدام بيانات التسجيل الخاصة بالشخص المعني، ونُقيّم فعالية الأساليب المحسّنة على تقسيمات المجموعات المُقترحَة حديثًا: CelebA-Spoof-Enroll وSiW-Enroll.