Personlig identitetsverifikation baserad på biometriska uppgifter har fått allt större uppmärksamhet eftersom det möjliggör tillförlitlig au punticering genom inneboende egenskaper, såsom ansikte, röst, iris, fingeravtryck och gång. Framför allt har metoder för erkännande av brott använts i ett antal tillämpningar, t.ex. säkerhetsövervakning, tillträdeskontroll, brottslösning och brottsbekämpning. För att stärka verifieringsresultaten måste biometriska system vara robusta mot spoofingförsök med fotografier eller videor, som är två vanliga sätt att kringgå ett system för ansiktsigenkänning. I detta dokument beskriver vi en anti-spoofing lösning baserad på en uppsättning lågnivå funktionsdeskriptorer som kan skilja mellan "live" och "spoof" bilder och videor. Den föreslagna metoden utforskar både rumslig och temporal information för att lära sig distinkta egenskaper mellan de två klasserna. Experiment som genomförs för att validera vår lösning med datauppsättningar som innehåller bilder och videor visar resultat jämförbara med toppmoderna metoder.
Verket i REF använder både rumslig och tidsmässig information för att lära sig distinkta egenskaper hos de klasser av verkliga och spoof-åtkomstförsök.
Face spoofing detection through partial least squares and low-level descriptors
{'venue': '2011 International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'journal': '2011 International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}