Nyligen, forskning har visat att det är möjligt att spoof en mängd fingeravtryck scanners med hjälp av några enkla tekniker med formar gjorda av plast, lera, Play-Doh, silikon eller gelatin material. För att skydda mot spoofing, metoder för levandehet detektion mäter fysiologiska tecken på liv från fingeravtryck som säkerställer att endast levande fingrar fångas för registrering eller autentisering. I detta dokument föreslås en ny metod för att upptäcka livlighet, som bygger på bulleranalys längs dalarna i fingeravtrycksbildernas valvstruktur. Till skillnad från levande fingrar som har en klar kammarvallstruktur har konstgjorda fingrar en tydlig ljudfördelning på grund av materialets egenskaper när de placeras på en fingeravtrycksläsare. Statistiska egenskaper extraheras i flerupplösningsvågar med hjälp av våget sönderdelningsteknik. Baserat på dessa funktioner, levandehet separation (live/non-live) utförs med klassificering träd och neurala nätverk. Vi testar denna metod på datasetet som innehåller ca 58 live, 80 spoof (50 tillverkade av Play-Doh och 30 tillverkade av gelatin) och 25 kadaverpersoner för 3 olika skannrar. Dessutom testar vi denna metod på en andra datauppsättning som innehåller 28 levande och 28 spoof (gjorda av silikon) försökspersoner. Resultaten visar att vi kan få ungefär 90,9-100% klassificering av spoof och levande fingeravtryck. Den föreslagna liveness detektionsmetoden är enbart programvarubaserad och tillämpningen av denna metod kan ge skydd mot spoofing för fingeravtryck scanners.
I ett annat verk, Tan et al. I REF föreslogs ett bullerbaserat tillvägagångssätt för fingeravtrycksdalen, eftersom levande fingeravtryck har en tydlig valleystruktur, till skillnad från falska fingeravtryck som har en tydlig bullerfördelning på grund av tillverkningsmaterial.
New approach for liveness detection in fingerprint scanners based on valley noise analysis
{'venue': 'J. Electronic Imaging', 'journal': 'J. Electronic Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}