Abstract-Face-erkännandet har varit föremål för uppmärksamhet under de senaste decennierna och därför har betydande framsteg gjorts på detta område. Problemet med spoofing attacker kan dock utmana biometriska system i praktiska tillämpningar. I detta dokument presenteras en effektiv motåtgärd mot ansiktsspoofingattacker baserade på en kärndiskriminant analysmetod. Dess framgång härrör från olika innovationer. För det första visar det sig att den nyligen föreslagna flerskaliga dynamiska texturbeskrivningen baserad på binariserade statistiska bildegenskaper på tre ortogonala plan (MBSIF-TOP) är effektiv när det gäller att upptäcka spoofingattacker, vilket visar lovande prestanda jämfört med befintliga alternativ. Därefter, genom att kombinera MBSIF-TOP med en suddig-tolerant deskriptor, nämligen den dynamiska flerskaliga lokala fasquantization (MLPQ-TOP) representation, robustheten i spoofing attack detektorn kan förbättras ytterligare. Fusionen av den information som tillhandahålls av MBSIF-TOP och MLPQ-TOP sker via en kärnfusionsmetod baserad på en teknik för snabb kärndiskriminantanalys (KDA). Den undviker kostsamma beräkningar av egenanalys genom att lösa KDA-problemet via spektral regression. Den experimentella utvärderingen av det föreslagna systemet på olika databaser visar på dess fördelar i att upptäcka spoofing attacker i olika bildförhållanden, jämfört med de befintliga metoderna. Index Terms-Face spoofing, multiscale binarized statistiska bildfunktioner på tre ortogonala plan (MBSIF-TOP), multiscale lokala fasquantization på tre ortogonala plan, kärndiskriminant analys, kärnfusion.
Arashloo m.fl. REF detekterade spoof-biometri med hjälp av en dynamisk texturdeskriptor, där livfullhet upptäcks genom en diskriminerande representation av den dynamiska flerskaliga binariserade bilden.
Face Spoofing Detection Based on Multiple Descriptor Fusion Using Multiscale Dynamic Binarized Statistical Image Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}