....................................... Med tanke på en utbildning som består av videor med giltig åtkomst, videobaserade spoofs, och en video för testning, först tar vi fram en ljudsignatur av varje video (utbildning och testning) och beräknar Fourier Spectrum på logaritmisk skala för varje videoram. Därefter skapar vi visuella rytmer för varje video och tränar en maskininlärning klassificerare med antingen pixel intensiteter direkt som funktioner eller en sammanfattad version av de visuella rytmer med hjälp av grå nivå co-occurence matriser. Med en utbildad klassare kan vi testa en visuell rytm för en viss video under utredning och påpeka om det är en giltig åtkomst eller en videobaserad spoof. Abstract-Recent framsteg på biometriska, information kriminaltekniska, och säkerhet har förbättrat noggrannheten i biometriska system, främst de som bygger på ansiktsinformation. Men en ständigt växande utmaning är sårbarheten hos sådana system för bedragare attacker, där användare utan åtkomstprivilegier försöker autentisera sig som giltiga användare. I detta arbete presenterar vi en lösning på videobaserad ansiktsspoofing till biometriska system. Sådan typ av angrepp kännetecknas av att presentera en video av en verklig användare till det biometriska systemet. Såvitt vi vet är detta det första försöket att hantera videobaserad ansiktsspoofing baserad i analysen av global information som är invariant till videoinnehåll. Vårt tillvägagångssätt drar nytta av ljudsignaturer som genereras av den återtagna videon för att skilja mellan falsk och giltig åtkomst. För att fånga buller och få en kompakt representation, använder vi Fourier spektrum följt av beräkning av den visuella rytmen och extraktion av den grå nivå co-occurence matriser, som används som funktionsdeskriptorer. Resultaten visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är för att skilja mellan giltiga och falska användare för videobaserad spoofing med nästan perfekt klassificeringsresultat.
d. S. REF föreslog en datadriven metod för video-PAD baserad på Fourier-analys av restbullersignaturen som extraherats från indatavideorna.
Video-Based Face Spoofing Detection through Visual Rhythm Analysis
{'venue': '2012 25th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images', 'journal': '2012 25th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}