색상 질감 분석을 기반으로 한 얼굴 위변조 탐지

얼굴 위변조 탐지에 대한 연구는 주로 얼굴 이미지의 명도를 분석하는 데 초점을 맞추어 왔으며, 진짜 얼굴과 가짜 얼굴을 구분하는 데 유용할 수 있는 색차 정보를 버려왔습니다. 본 연구에서는 색상 텍스처 분석을 기반으로 하는 새로운 얼굴 위변조 대응 방법을 제안합니다. 우리는 색상 로컬 바이너리 패턴 설명자를 사용하여 명도 채널과 색차 채널에서 얻은 공동 색상-텍스처 정보를 분석합니다. 특히, 각 이미지 밴드에서 개별적으로 특징 히스토그램을 추출합니다. CASIA 얼굴 위변조 데이터베이스와 Replay-Attack 데이터베이스라는 두 가지 벤치마크 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과가 최신 기술과 비교하여 우수한 성능을 보였습니다. 무엇보다도, 우리 연구의 데이터베이스 간 평가는 제안된 접근 방식이 매우 유망한 일반화 능력을 보였음을 입증하였습니다.