多光谱成像的互补信息能否改善人脸呈现攻击检测？
计算机视觉与模式识别
2023-11-21 v1
摘要
呈现攻击检测（PAD）已被广泛研究，尤其在可见光谱段。随着超越可见范围的传感技术进步，多光谱成像在该方向上获得了显著关注。我们提出基于多光谱图像的PAD，这些图像由三种不同伪造物种类产生的八种不同呈现伪造品构建。本工作中，我们引入人脸呈现攻击多光谱（FPAMS）数据库以展示采用多光谱成像的重要性。本工作的目标是研究多光谱成像中可通过两种不同方式（图像融合与分数融合）组合的互补信息，以改善人脸PAD。实验评估结果对为真实与伪造品收集的61650个多光谱样本进行了广泛定性分析。基于分数融合与图像融合方法的PAD表现出更优性能，证明了采用多光谱成像检测呈现伪造品的重要性。
引用
@article{arxiv.2311.11566,
title = {Does complimentary information from multispectral imaging improve face presentation attack detection?},
author = {Narayan Vetrekar and Raghavendra Ramachandra and Sushma Venkatesh and Jyoti D. Pawar and R. S. Gad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11566},
year = {2023}
}
备注
Accepted in International IEEE Applied Sensing Conference (IEEE APSCON) 2024