用于虹膜呈现攻击检测的微条纹分析
计算机视觉与模式识别
2020-11-04 v2
摘要
虹膜识别系统易受呈现攻击的威胁，如纹理隐形眼镜或打印图像。本文提出一种轻量框架，通过提取扩展归一化虹膜纹理的多个微条纹来检测虹膜呈现攻击。在此过程中，标准虹膜分割被修改。为使我们的呈现攻击检测网络更好地建模分类问题，对分割区域进行处理以提供低维输入片段和更多学习样本。我们提出的微条纹分析(MSA)方案将分割区域采样为独立条纹，随后由多数投票对这些微条纹做出最终分类决策。实验在五个数据库上展开，其中两个数据库（IIITD-WVU和Notre Dame）来自LivDet-2017 Iris竞赛。对该框架的深入实验评估显示出优于SOTA算法的性能。此外，我们的方案最小化了纹理（攻击）与软（真实）隐形眼镜呈现之间的混淆。
引用
@article{arxiv.2010.14850,
title = {Micro Stripes Analyses for Iris Presentation Attack Detection},
author = {Meiling Fang and Naser Damer and Florian Kirchbuchner and Arjan Kuijper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14850},
year = {2020}
}
备注
Accepted at International Join Conference on Biometrics (IJCB 2020)