PARAPH：通过分析偏振假设拒绝呈现攻击
计算机视觉与模式识别
2016-05-11 v1
摘要
对于诸如机场边境管控等应用，期望能够快速、高效、弱监督且令受试者极少不适地处理多人的生物识别技术。人脸识别尤为吸引人，因其微创且提供相对良好的识别性能。不幸的是，弱监督与微创的结合使得即便高精度人脸识别系统也易遭受通过呈现攻击的欺骗。因此，亟需能够拒绝此类攻击的有效且低成本的系统。为此，我们引入PARAPH——一种新颖的硬件扩展，其利用光偏振的不同测量来产生一个图像空间，其中呈现介质易于与真实人脸特征区分。PARAPH系统成本低廉，附加成本低于10美元。该系统快速连续进行两次偏振测量，使其近似像素对齐，帧率受限于相机而非系统。由于高效使用扭曲向列相液晶，不存在分子级以上的运动部件。我们给出了使用三种呈现攻击介质置于真实人脸旁的评估图像——光泽和哑光纸上的高质感照片以及LCD上的人脸视频。在每种情况下，由PARAPH生成的图像中的真实人脸在结构上可与呈现物区分，后者或表现为噪声（打印攻击）或饱和图像（重放攻击）。
引用
@article{arxiv.1605.03124,
title = {PARAPH: Presentation Attack Rejection by Analyzing Polarization Hypotheses},
author = {Ethan M. Rudd and Manuel Gunther and Terrance E. Boult},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.03124},
year = {2016}
}
备注
Accepted to CVPR 2016 Biometrics Workshop