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基于改进的MobileNet的移动端人脸反欺诈
摘要
人脸反欺诈是移动端安全领域的关键问题之一。本文基于改进的MobileNet网络，提出了一种移动端人脸反欺诈方法。首先，我们介绍了人脸反欺诈的背景和意义。然后，详细介绍了MobileNet的架构及其改进点。接着，我们提出了一种新的训练策略，通过引入对抗生成网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)进行迁移学习，提高反欺诈算法的泛化性能。最后，通过实验证明了我们方法的有效性。
关键词:人脸反欺诈,MobileNet,移动端应用,对抗生成网络,泛化性能
1.引言
随着移动设备的普及和生物识别技术的发展，人脸识别成为了移动设备常用的认证方式之一。然而，人脸识别系统往往面临着诸如照片欺骗、视频攻击等人脸欺诈问题。这些欺诈行为严重影响了系统的安全性和可靠性。因此，提高移动端人脸识别系统的反欺诈能力变得尤为重要。
2.MobileNet网络的改进
MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，适合在移动设备上运行。它采用深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)结构，通过对卷积操作进行分解，显著减少了参数数量和计算量，提高了网络的运行效率。
为了进一步提升MobileNet的反欺诈性能，我们从以下两个方面进行了改进:
2.1.提取全局特征
MobileNet通常采用的卷积操作只考虑了局部特征，而忽视了全局特征的重要性。为了解决这个问题，我们增加了全局平均池化层，将整个特征图转化为一个全局特征向量，并将其作为输入传递给后续层。
2.2.模型细化
MobileNet在网络的早期进行了一系列的卷积操作，并逐步减少了特征图的空间维度。然而，在人脸反欺诈任务中，细微的特征可能对判断结果起到重要作用。因此，我们在网络的后期增加了一些卷积层，以提取更丰富的特征。
3.GAN迁移学习
为了提高反欺诈算法的泛化性能，我们引入了对抗生成网络(GAN)作为一种迁移学习的方法。GAN由一个生成器和一个判别器组成，通过不断对抗的训练方式，使得生成器可以生成更逼真的样本。我们将训练好的GAN模型与MobileNet网络结合，利用生成器生成对抗样本，并让MobileNet网络进行分类。通过这种方式，MobileNet网络可以在更丰富的样本空间中进行学习，提高对欺诈样本的识别能力。
4.实验与结果
为了验证我们方法的有效性，我们使用了公开的人脸反欺诈数据集进行实验。实验结果表明，我们提出的改进的MobileNet网络在反欺诈任务中取得了较好的性能。与传统的MobileNet网络相比，我们的方法在准确率和召回率上都有明显的提升。同时，我们还通过对抗生成网络的引入，使得算法在未见样本上具有较好的泛化性能。
5.结论
本文基于改进的MobileNet网络，提出了一种移动端人脸反欺诈方法。通过提取全局特征和模型细化等改进，我们进一步提升了MobileNet网络的反欺诈性能。同时，引入对抗生成网络作为迁移学习的方法，提高了算法的泛化能力。实验证明了我们方法在移动端人脸反欺诈任务中的有效性。未来，我们将进一步优化算法并拓展其他移动端安全应用。