Identitet spoofing är en utmanare för hög säkerhet ansikte erkännande ansökningar. Med tillkomsten av sociala medier och globaliserad sökning, våra ansiktsbilder och videor är brett spridda på internet och kan potentiellt användas för att attackera biometriska system utan tidigare användarmedgivande. Men forskning för att motverka dessa hot är bara på sin linda - vi saknar offentliga standarddatabaser, protokoll för att mäta spoofing sårbarhet och grundläggande metoder för att upptäcka dessa attacker. Bidragen från detta arbete till området är trefaldiga: för det första inför vi en offentligt tillgänglig FOTO-ATTACK-databas med tillhörande protokoll för att mäta motåtgärdernas effektivitet. Baserat på tillgängliga data genomför vi en studie på aktuella toppmoderna spoofing detektionsalgoritmer baserade på rörelseanalys, som visar att de misslyckas under ljuset av dessa nya datauppsättningar. Slutligen föreslår vi en ny teknik för motmätning enbart baserad på förgrunds-/bakgrundsrörelsekorrelation med hjälp av optiskt flöde som överträffar alla andra algoritmer som uppnår nästan perfekt poängsättning med en lika hög riskfrekvens på 1,52 % på tillgängliga testdata. Den källkod som leder till de rapporterade resultaten görs tillgänglig för replikerbarheten av fynd i denna artikel.
Andra arbeten i Ref föreslog en motåtgärd baserad på förgrunds-/bakgrundsrörelsekorrelation med hjälp av optiskt flöde.
Motion-based counter-measures to photo attacks in face recognition
{'venue': 'IET Biom.', 'journal': 'IET Biom.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}