I dag är antagandet av ansiktsigenkänning för biometriska autentiseringssystem vanligt, främst eftersom detta är ett av de mest tillgängliga biometriska villkoren. Tekniker som är beroende av intrång i denna typ av system genom att använda ett förfalskat biometriskt prov, t.ex. ett tryckt papper eller en inspelad video med äkta åtkomst, kallas presentationsattacker, men kan också i litteraturen kallas ansiktsspoofing. Presentation attack upptäckt är ett viktigt steg för att förhindra denna typ av obehörig åtkomst till begränsade områden och / eller enheter. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som bygger på en kombination mellan inneboende bildegenskaper och djupa neurala nätverk för att upptäcka presentationsattackförsök. Vår metod utforskar djup, hälsa och belysning kartor, i samband med en förtränad Convolutional Neural Network för att producera robusta och diskriminerande funktioner. Var och en av dessa egenskaper är individuellt klassificerade och i slutet av processen kombineras de med en metainlärning klassificerare, som uppnår enastående resultat på de mest populära dataset för PAD. Resultaten visar att den föreslagna metoden kan överskrida state-of-the-art resultat i ett inter-dataset protokoll, som definieras som den mest utmanande i litteraturen.
Bresan m.fl. REF utforska djup, hälsa och belysning kartor i samband med en förtränad CNN för FAS.
FaceSpoof Buster: a Presentation Attack Detector Based on Intrinsic Image Properties and Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}