面部防伪检测

简介：
面部防伪检测是一种用于验证个人身份的技术，通过分析个体面部的独特特征来防止身份欺诈。这种技术广泛应用于安全认证、金融交易和边境控制等领域，为个人信息安全提供强有力的支持。 面部防欺骗攻击检测采用FaceBagNet模型进行二分类任务，区分真实人脸与伪造的人脸图像。在训练过程中使用了500个时代，并应用了两种模式：颜色型号_A 和 融合型号_A 。其中，预训练权重分别保存为color-model_A和融合模型_A。 为了开始实验，请先下载CASIA-SURF数据集并修改代码中的相关变量（位于process/data_helper文件中），以适应本地的数据地址。接着进行单模态的彩色图片训练，使用模型_A，并设置补丁大小为48，在训练时需要指定CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。