基于深度学习的指纹呈现攻击检测：全面综述
计算机视觉与模式识别
2023-05-30 v1
摘要
指纹认证系统的脆弱性在将其应用于高安全访问控制场景时引发了安全担忧。因此，指纹呈现攻击检测（FPAD）方法对于确保可靠的指纹认证至关重要。由于传统基于手工特征的方法缺乏生成能力，基于深度学习的 FPAD 已成为主流，并在过去十年中取得了显著性能。现有综述更多关注手工特征而非基于深度学习的方法，已显过时。为激励未来研究，我们将仅聚焦于近期基于深度学习的 FPAD 方法。本文首先简要介绍最常见的呈现攻击工具（PAI）与公开可用的指纹呈现攻击（PA）数据集。随后，我们将现有深度学习 FPAD 按接触式、非接触式与基于智能手机的方法进行分类描述。最后，通过讨论当前阶段的开放挑战并强调潜在未来前景来总结本文。
引用
@article{arxiv.2305.17522,
title = {Deep Learning based Fingerprint Presentation Attack Detection: A Comprehensive Survey},
author = {Hailin Li and Raghavendra Ramachandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17522},
year = {2023}
}
备注
29 pages, submitted to ACM computing survey journal