虹膜活体检测竞赛（LivDet-Iris）——2020年版
计算机视觉与模式识别
2020-09-03 v1
摘要
LivDet-Iris于2013年启动，是一个面向学术界和工业界开放的国际竞赛系列，旨在评估和报告虹膜呈现攻击检测（Presentation Attack Detection, PAD）的进展。本文介绍了该系列第四届竞赛的结果：LivDet-Iris 2020。今年的竞赛引入了若干新元素：(a) 纳入了新型攻击样本（屏幕显示的样品、尸体眼和假体眼）；(b) 将LivDet-Iris发起为一项持续进行的努力，现在每个人都可通过生物特征评估与测试（Biometrics Evaluation and Testing, BEAT）（https://www.idiap.ch/software/beat/）开源平台使用测试协议，以持续促进新算法的可复现性和基准测试；(c) 将提交作品与三种基线方法（由圣母大学和密歇根州立大学提供）以及公共领域中三种开源虹膜PAD方法进行了性能比较。竞赛中表现最佳的提交作品在所有五种攻击类型上的加权平均APCER为59.10%，BPCER为0.46%。本文作为对大范围呈现攻击工具上虹膜PAD的最新评估。
引用
@article{arxiv.2009.00749,
title = {Iris Liveness Detection Competition (LivDet-Iris) -- The 2020 Edition},
author = {Priyanka Das and Joseph McGrath and Zhaoyuan Fang and Aidan Boyd and Ganghee Jang and Amir Mohammadi and Sandip Purnapatra and David Yambay and Sébastien Marcel and Mateusz Trokielewicz and Piotr Maciejewicz and Kevin Bowyer and Adam Czajka and Stephanie Schuckers and Juan Tapia and Sebastian Gonzalez and Meiling Fang and Naser Damer and Fadi Boutros and Arjan Kuijper and Renu Sharma and Cunjian Chen and Arun Ross},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00749},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 3 figures, 3 tables, Accepted for presentation at International Joint Conference on Biometrics (IJCB 2020)