Problemet med att upptäcka ansiktsspoofing attacker (presentation attacker) har nyligen vunnit en välförtjänt popularitet. I huvudsak fokuserad på 2D-angrepp som smittar genom att visa tryckta bilder eller spela upp inspelade videor på mobila enheter, en betydande del av dessa studier grundar sina argument på plattheten i spoofing materialet framför sensorn. I detta papper, vi inspekterar spoofing potential av ämnesspecifika 3D ansiktsmasker för 2D ansiktsigenkänning. Dessutom analyserar vi lokala binära mönster baserade motåtgärder med hjälp av både färg och djup data, som erhållits av Kinect. För detta ändamål introducerar vi 3D Mask Attack Database (3DMAD), den första allmänt tillgängliga 3D spoofing databasen, inspelad med en låg kostnad djupkamera. Omfattande experiment på 3DMAD visar att lätt uppnåeliga ansiktsmasker kan utgöra ett allvarligt hot mot 2D ansiktsigenkänningssystem och LBP är ett kraftfullt vapen för att eliminera det.
I REF kontrollerar författarna spoofing potential av ämnesspecifika 3D ansiktsmasker för 2D ansiktsigenkänning.
Spoofing in 2D face recognition with 3D masks and anti-spoofing with Kinect
{'venue': '2013 IEEE Sixth International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'journal': '2013 IEEE Sixth International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}