Även ansiktsigenkänningssystem har bred tillämpning, de är sårbara för presentation attack prover (falska prover). Därför krävs en metod för presentationsattackdetektering (PAD) för att förbättra säkerhetsnivån för ansiktsigenkänningssystem. De flesta av de tidigare föreslagna PAD-metoderna för ansiktsigenkänningssystem har fokuserat på att använda handgjorda bildfunktioner, som är utformade av expertkunskap hos designers, såsom Gaborfilter, lokalt binärt mönster (LBP), lokalt ternära mönster (LTP) och histogram av orienterade gradienter (HOG). Som ett resultat, de extraherade funktioner återspeglar begränsade aspekter av problemet, vilket ger en detektion noggrannhet som är låg och varierar med egenskaperna hos presentationen attack ansikte bilder. Den djupa inlärningsmetoden har utvecklats i forskarsamhället för datorseende, som visat sig vara lämplig för automatisk utbildning av en funktionsextraktor som kan användas för att förbättra förmågan hos handgjorda funktioner. För att övervinna begränsningarna i tidigare föreslagna PAD-metoder föreslår vi en ny PAD-metod som använder en kombination av djupa och handgjorda funktioner som extraheras från bilderna med en synlig kamerasensor. Vår föreslagna metod använder metoden convolutional neural network (CNN) för att extrahera djupa bildfunktioner och multi-nivå lokala binära mönster (MLBP) metod för att extrahera huddetaljer funktioner från ansiktsbilder för att diskriminera verkliga och presentation attack ansiktsbilder. Genom att kombinera de två typerna av bildfunktioner bildar vi en ny typ av bildfunktioner, så kallade hybrida funktioner, som har större diskrimineringsförmåga än enstaka bildfunktioner. Slutligen använder vi metoden för stödvektorer (SVM) för att klassificera bildfunktionerna i verklig eller presentationsattackklass. Våra experimentella resultat indikerar att vår föreslagna metod överträffar tidigare PAD-metoder genom att ge de minsta felfrekvenserna på samma bilddatabaser.
Nguyen m.fl. REF använde en CNN-modell och lokalt binärt mönster på flera nivåer (MLBP) för presentationsattackdetektering (PAD) i ansiktsigenkänning.
Combining Deep and Handcrafted Image Features for Presentation Attack Detection in Face Recognition Systems Using Visible-Light Camera Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}