由于自动化人脸识别系统在越来越多的应用中得到广泛的部署,使用照片、视频或3D面具进行自动化脸部识别系统欺骗攻击变得越来越受到关注。为了保护自动化人脸识别系统免受欺骗攻击,提出许多使用图像特征以及分类器的方法。与现有的从原始人脸图像中提取特征的方法不同,将原始人脸图像转换为边缘图,并学习人脸边缘图上的特征用来防范人脸欺骗攻击。与原始人脸图像相比,人脸边缘图放大真实人脸和虚假人脸之间的差异,同时抑制人脸图像中的噪声。所提出的方法已经在两个公共数据库上进行评估,并与最先进的方法进行比较。结果表明,该方法可以更有效地区分真人脸和假脸,特别是在交叉数据库场景中。