Abstract-Recent studier har visat att det är möjligt att attackera en finger ven (FV) baserade biometriska system med hjälp av tryckta material. I denna studie föreslår vi en ny metod för att upptäcka spoofing av statiska finger ven bilder med hjälp av Windowed Dynamic mode nedbrytning (W-DMD). Detta är en atemporal variant av den nyligen föreslagna Dynamic Mode Decomposition för bildsekvenser. Den föreslagna metoden ger bättre resultat jämfört med etablerade metoder som lokala binära mönster (LBP), diskreta våget transformer (DWT), histogram av gradienter (HoG) och filtermetoder såsom avståndsfilter, standardavvikelsefilter (STD) och entropifilter, när SVM används med en minsta skärningskärna. Den totala pipeline som består av W-DMD och SVM, visar sig vara effektiv, och bekväm att använda, med tanke på avsaknaden av ytterligare parameterinställningskrav. Effektiviteten i vår metodik visas med hjälp av FV-Spoofing-Attack databas som är allmänt tillgänglig. Våra testresultat visar att W-DMD framgångsrikt kan upptäcka tryckta fingervensbilder eftersom de innehåller mikronivåartefakter som inte bara skiljer sig åt i kvalitet utan även i ljusreflektionsegenskaper jämfört med giltiga/levande fingervensbilder.
Tirunagari m.fl. REF presenterade ett nytt tillvägagångssätt där de använde Windowd Dynamic mode decomposition (W-DMD) på statiska bilder av finger-vein istället för bildsekvenser som tidigare gjorts i Dynamic mode decomposition.
Windowed DMD as a microtexture descriptor for finger vein counter-spoofing in biometrics
{'venue': '2015 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'journal': '2015 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}