基于CNN的人脸反欺诈的框架研究与实现

• 作 者: 胡赫薇 袁成
• 机 构: 上海立信会计金融学院
• 出 处: 信息与电脑(理论版)
• 发表日期: 2021年01期
• 关键词: 循环神经网络 人脸识别 人脸反欺诈 cyclic neural network face recognition face anti-fraud
• 基金项目: 2020年上海市级大学生创新创业项目“人脸反欺诈系统提供商”(项目编号:S202011047097X)

随着5G的发展和信息技术的推广,人脸识别和反欺诈越来越受到重视,但市面上现有的人脸识别系统在技术上存在采集数据不完整、识别风险管理存在漏洞等问题,同时人为的欺诈行为也越来越常见。为防止人脸识别系统将假人识别为真实人脸用户,本文提出基于卷积神经网络的人脸反欺诈算法框架,最终实现自动化的人脸反欺诈识别技术。实验结果表明,该方法的准确率达到73.23%。