Abstract-Rendera ett ansikte igenkänningssystem robust är viktigt för att skydda den mot spoof attacker utförs med hjälp av tryckta bilder av ett offer (även känd som tryck attack) eller en återspelad video av personen (replay attack). En viktig egenskap när det gäller att särskilja en levande, giltig tillgång från tryckta medier eller återspelade videor är att utnyttja informationsdynamiken i videoinnehållet, såsom blinkande ögon, rörliga läppar och ansiktsdynamik. Vi avancerar state of the art in facial antispoofing genom att tillämpa en nyligen utvecklad algoritm som kallas dynamisk läge nedbrytning (DMD) som ett allmänt syfte, helt datadriven strategi för att fånga ovanstående levande signaler. Vi föreslår en klassificering pipeline som består av DMD, lokala binära mönster (LBPs), och stödja vektor maskiner (SVMs) med en histogram skärningskärna. En unik egenskap hos DMD är dess förmåga att bekvämt representera tidsinformationen för hela videon som en enda bild med samma dimensioner som de bilder som finns i videon. Rörledningen för DMD + LBP + SVM visar sig vara effektiv, bekväm att använda och effektiv. Faktum är att endast den rumsliga konfigurationen för LBP behöver ställas in. Metodens effektivitet har visats med hjälp av tre allmänt tillgängliga databaser: 1) utskriftsattack, 2) replay-attack och 3) CASIA-FASD, som uppnår jämförbara resultat med den senaste tekniken, enligt respektive publicerade experimentella protokoll.
Nyligen föreslog författarna i REF att man skulle använda metoden DMD (Dynamic Mode decomposition) för att modellera dynamisk information om videoinnehållet, såsom blinkande ögon, rörliga läppar och ansiktsdynamik.
Detection of Face Spoofing Using Visual Dynamics
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}