Face recognition system against adversarial attack using convolutional neural network
المؤلفون المشاركون
المصدر
The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering
العدد
المجلد 18، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2022)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Face recognition is the technology that verifies or recognizes faces from images, videos, or real-time streams.
it can be used in security or employee attendance systems.
face recognition systems may encounter some attacks that reduce their ability to recognize faces properly.
so, many noisy images mixed with original ones lead to confusion in the results.
various attacks that exploit this weakness affect the face recognition systems such as fast gradient sign method (FGSM), deep fool, and projected gradient descent (PGD).
this paper proposes a method to protect the face recognition system against these attacks by distorting images through different attacks, then training the recognition deep network model, specifically convolutional neural network (CNN), using the original and distorted images.
diverse experiments have been conducted using combinations of original and distorted images to test the effectiveness of the system.
the system showed an accuracy of 93% using FGSM attack, 97% using deep fool, and 95% using PGD.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kazim, Ansam& al-Darraji, Salah. 2022. Face recognition system against adversarial attack using convolutional neural network. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering،Vol. 18, no. 1, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1380202
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kazim, Ansam& al-Darraji, Salah. Face recognition system against adversarial attack using convolutional neural network. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering Vol. 18, no. 1 (Jun. 2022), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1380202
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kazim, Ansam& al-Darraji, Salah. Face recognition system against adversarial attack using convolutional neural network. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering. 2022. Vol. 18, no. 1, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1380202
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 8
رقم السجل
BIM-1380202
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر