Användarautentisering är ett viktigt steg för att skydda information, och i detta sammanhang är biometriska uppgifter potentiellt fördelaktiga. Ansiktsbiometrin är naturlig, intuitiv, lätt att använda och mindre invasiv. Tyvärr har den senaste tidens arbete visat att biometriska kännetecken är sårbara för spoofing attacker med billig lågteknologisk utrustning. Detta dokument introducerar en ny och tilltalande strategi för att upptäcka ansiktsspoofing med hjälp av spatiotemporal (dynamisk textur) förlängningar av den mycket populära lokala binära mönster operatör. Den viktigaste idén med tillvägagångssättet är att lära sig och upptäcka strukturen och dynamiken i de ansiktsmikrotexturer som kännetecknar verkliga ansikten men inte falska. Vi utvärderade metoden med två allmänt tillgängliga databaser (Replay-Attack Database och CASIA Face Anti-Spoofing Database). Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt fungerar bättre än toppmoderna tekniker enligt de utvärderingsprotokoll som finns i varje databas.
I REF har strukturen och dynamiken i ansiktsmikrotexturer tillämpats för att föreslå en anti-spoofing teknik på Replay-Attack och CASIA Face Anti-Spoofing databaser.
Face liveness detection using dynamic texture
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}