基于多模态语义对齐的人脸反欺诈方法

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摘 要：针对现有人脸反欺诈方法在面对未知欺诈类型时泛化能力不足的问题，提出VISTA（Vision-IntegratedSemanticTextAlignment）模型。通过多模态语义对齐，融合视觉和语言模态，采用对比学习和文本监督调制，在共享嵌入空间区分真伪人脸。跨域数据集上的实验结果显示VISTA的半总错误率HTER最低降至3.36%，曲线下面积AUC最高达99.44%，优于传统方法和其他深度学习方法，特别是在未见伪造类型和采集环境下表现出色。（剩余82字）

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