ABSTRACT Spoofing attacker som utförs med hjälp av artificiella kopior är ett allvarligt hot mot fingeravtrycksbaserade biometriska system och kräver därför utveckling av effektiva motåtgärder. En möjlig skyddsmetod är att implementera programmoduler som analyserar fingeravtryck bilder för att berätta levande från falska prover. De flesta av de statiska programvarubaserade tillvägagångssätten i litteraturen är baserade på olika bildfunktioner, var och en med sina egna styrkor, svagheter och diskriminerande kraft. Sådana egenskaper kan ses som olika och ofta kompletterande syn på objektet i analys, och deras fusion kommer sannolikt att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Syftet med detta dokument är att bedöma potentialen hos dessa fusionsmetoder inom området upptäckt av fingeravtryckslivslängd genom att analysera olika egenskaper och olika metoder för deras aggregering. Experiment på allmänt tillgängliga riktmärken visar effektiviteten hos funktionsfusionsmetoder, som förbättrar noggrannheten hos dem som bygger på individuella egenskaper och är konkurrenskraftiga med avseende på de alternativa metoderna, såsom de som bygger på konvolutionella neurala nätverk. INDEX TERMS Liveness upptäckt av fingeravtryck, biometriska counterspoofing metoder, lokala bildfunktioner, funktionen fusion.
Toosi m.fl. utfört en omfattande analys av olika levande egenskaper och studerat effektiviteten av olika funktion fusionsmetoder REF.
Feature Fusion for Fingerprint Liveness Detection: a Comparative Study
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}