虹膜呈现攻击检测：我们如今身处何地？
计算机视觉与模式识别
2020-07-20 v2
摘要
随着虹膜识别系统日益普及，针对呈现攻击的有效安全措施变得至关重要。本工作概述了近两年来虹膜呈现攻击检测领域最重要的进展。文中讨论了新发布、公开可用的用于开发与评估虹膜呈现攻击检测的数据集。近期文献可划分为三类：传统的“手工设计”特征提取与分类、基于深度学习的方案，以及融合两种方法混合途径。现代方法的结论凸显了该任务的难度。最后，对未来研究的可能方向给出了评论。
引用
@article{arxiv.2006.13252,
title = {Iris Presentation Attack Detection: Where Are We Now?},
author = {Aidan Boyd and Zhaoyuan Fang and Adam Czajka and Kevin W. Bowyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13252},
year = {2020}
}
备注
Under revision for Pattern Recognition Letters