Sårbarheten hos de flesta befintliga ansiktsigenkännings- och autentiseringssystem mot ansiktspresentationsattacker (alias Ansiktsspoofing attacker) har nämnts och studerats i många verk. I detta dokument införs ett nytt parametriskt tillvägagångssätt för face PAD med hjälp av en statistisk modell av bildbuller. I själva verket, ansiktsbilder från en presentation attack innehåller specifik textural information som orsakas av presentationsprocessen som gör dem skiljer sig från äkta-fide bilder. Den subtila skillnaden mellan äkta-fide och presentationsattack bilder kan tolkas av skillnaden när det gäller buller statistik inom hudzonen i ansiktet. Vår lösning presenteras i hypotestestramen. En ny databas för ansikts-PAD som innehåller ansiktsbilder och bilder av högkvalitativa presentationsattacker har också införts. Resultaten av det föreslagna tillvägagångssättet har bevisats i den nämnda databasen. Experimentella resultat visar att i en kontrollerad situation presterar vår lösning bättre än andra metoder i litteraturen. Digital kriminalteknik, ansiktsigenkänning, presentationsattack, ljudvariation.
Andra arbeten Ref fokuserar på att använda en statistisk modell av bildbuller för ansikte PAD.
Face Presentation Attack Detection Based on a Statistical Model of Image Noise
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}