Sammanfattning av denna webbsida: Detektionsmetoder för fingeravtrycksavtryck har utvecklats som ett försök att övervinna sårbarheten hos biometriska fingeravtryckssystem för att spoofa attacker. Traditionella tillvägagångssätt har varit ganska optimistisk om beteendet hos inkräktaren antar användningen av ett tidigare känt material. Detta antagande har lett till användning av övervakade tekniker för att uppskatta metodernas prestanda, med hjälp av både levande och spoof prover för att träna prediktiva modeller och utvärdera varje typ av falska prover individuellt. Dessutom var bakgrunden ofta inkluderad i urvalet representation, helt snedvrider beslutsprocessen. Därför föreslår vi att ett automatiskt segmentering steg bör utföras för att isolera fingeravtrycket från bakgrunden och verkligen besluta om levande fingeravtryck och inte om bakgrundens egenskaper. Dessutom hävdar vi att man inte kan sikta på att modellera falska prover helt eftersom det material som används av inkräktaren är okänt i förväg. Vi närmar oss designen genom att modellera distributionen av levande prover och förutsäga som falska prover mycket osannolikt enligt den modellen. Våra experiment jämför resultaten av de övervakade tillvägagångssätten med de halvövervakade som enbart förlitar sig på de levande proverna. De resultat som erhålls skiljer sig från de som uppnås genom de mer standardiserade tillvägagångssätt som stärker vår övertygelse om att resultaten i litteraturen missvisande uppskattar det biometriska systemets verkliga sårbarhet.
Istället för att försöka hitta statistiska skillnader mellan spoof och levande fingeravtryck, Sequeira och Cardoso syftade till att modellera levande prover och skilja falska prover genom att upptäcka avvikelser från modellen REF.
Fingerprint Liveness Detection in the Presence of Capable Intruders