Optiska sammanhängande tomografi (OCT) fingeravtryck teknik ger rik djup information, inklusive interna fingeravtryck (papillary korsning) och svett (ektrin) körtlar, förutom att avbilda eventuella falska lager (presentation attacker) placerade över finger hud. Till skillnad från 2D yta fingeravtryck skannar, ytterligare djup information som tillhandahålls av tvärsnitt OCT djup profil skannas för att förhindra fingeravtryck presentation attacker. Vi utvecklar och utvärderar en presentationsattackdetektor (PAD) baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Indata till CNN är lokala patchar som extraheras från tvärsnitt OCT djup profil skannar fångas med THORLabs Telesto serien spektraldomain fingeravtryck läsare. Den föreslagna metoden uppnår en TDR på 99,73% @ FDR på 0,2% på en databas med 3, 413 bonafid och 357 PA OCT skanningar, tillverkade med hjälp av 8 olika PA-material. Genom att använda en visualiseringsteknik, känd som CNN-Fixations, kan vi identifiera de regioner i OCT scan patchar som är avgörande för fingeravtryck PAD upptäckt.
Chugh och Jain REF utvecklar och utvärderar en PA-detektor baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN).
OCT Fingerprints: Resilience to Presentation Attacks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}