Abstrakt. Biometriska skannrar har blivit allmänt populära när det gäller att tillhandahålla säkerhet för informationsteknik och tillträde till annars känsliga platser. Men dessa system har visat sig vara sårbara för spoofing, eller bevilja inträde till en bedragare med falska fingrar. Medan matchande algoritmer är mycket framgångsrika i att identifiera den unika fingeravtryck biometriska för en individ, de saknar förmågan att avgöra om källan till bilden kommer från en levande individ, eller ett falskt finger, bestående av PlayDoh, kisel, gelatin eller annat material. Påvisande av livsmönster är en metod där fysiologiska egenskaper identifieras för att säkerställa att den bild som skannern tar emot kommer från en levande källa. I detta dokument föreslås en ny algoritm för detektion av svett. Metoden kvantifierar svett genom regionmärkningsmetoder, en enkel datorseende teknik. Denna metod är kapabel att extrahera observerbara trender i levande och spoof bilder, i allmänhet relaterade till skillnader i antal och storlek av identifierbara regioner per kontur längs en ås eller dal segment. Detta tillvägagångssätt testades på en optisk fingeravtrycksläsare, Identix DFR2100. Datauppsättningen omfattar totalt 1526 levande och 1588 spoof fingeravtryck, som härrör från över 150 unika individer med flera besök. Prestanda utvärderades genom en neural nätverk klassificerare, och resultaten jämförs med tidigare studier med hjälp av intensitetsbaserad ås och dal liveness detektion. Resultaten ger utmärkt klassificering och uppnår en total klassificeringsgrad som är högre än 95,5%. Genomförandet av denna metod kan avsevärt förbättra säkerheten för fingeravtrycksskannrar.
DeCann m.fl. I Ref föreslogs en ny metod för perspirationsdetektering som kvantifierar perspiration genom regional märkning.
A Novel Region Based Liveness Detection Approach for Fingerprint Scanners
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}