Att använda fingeravtrycksigenkänningssystem är sårbart för spoofattacker. För att mildra dessa attacker tränas automatiserade spoofdetektorer för att skilja en uppsättning levande eller äkta fingeravtryck från en uppsättning kända spoof-fingeravtryck. Trots sin framgång är spoofdetektorer fortfarande sårbara när de utsätts för angrepp från spoofer gjorda med material som inte setts under utbildningen av detektorn. För att lindra denna brist, närmar vi oss spoof detektion som ett klass klassificeringsproblem. Målet är att utbilda en spoof detektor på endast levande fingeravtryck så att när begreppet "liv" har lärts, spoofs av alla material kan förkastas. Vi åstadkommer detta genom att utbilda flera generativa kontrariska nätverk (GANS) på levande fingeravtryck bilder förvärvade med öppen källkod, dual-camera, 1900 ppi RaspiReader fingeravtrycksläsare. Våra experimentella resultat, utförda på 5.5K spoof-bilder (från 12 material) och 11.8K live-bilder visar att det föreslagna tillvägagångssättet förbättrar det tvärmateriella spoof-detektionsprestandan jämfört med toppmoderna enklass- och binärklass-spoof-detektorer på 11 av 12 testmaterial respektive 7 av 12 testmaterial.
Detta beroende lyfts återigen fram av Engelsma och Jain i REF, där flera generativa kontrariska nätverk (Gans) utbildas på äkta bilder förvärvade med RaspiReader-sensorn.
Generalizing Fingerprint Spoof Detector: Learning a One-Class Classifier
{'venue': '2019 International Conference on Biometrics (ICB)', 'journal': '2019 International Conference on Biometrics (ICB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}