基于视线追踪与瞳孔动态的呈现攻击检测方法：一项综合综述
计算机视觉与模式识别
2021-12-09 v1
摘要
研究目的：在生物特征识别领域，可见的人类特征在移动设备上的验证和识别中流行且可行。然而，冒充者能够通过制造虚假和人工生物特征来欺骗系统，从而伪造此类特征。可见光生物特征识别系统一直面临着呈现攻击的高安全风险。方法：与此同时，基于挑战的方法，特别是视线追踪和瞳孔动态，对于非接触式生物特征识别系统而言，似乎比其他方法更安全。我们回顾了探索视线追踪和瞳孔动态活体检测的现有工作。主要结果：本研究分析了视线追踪和瞳孔动态呈现攻击的各个方面，例如最先进的活体检测算法、各种伪造品、公共数据库的可访问性，以及该领域标准化的总结。此外，我们还讨论了未来的工作以及创建基于挑战式系统的安全活体检测所面临的开放性挑战。
引用
@article{arxiv.2112.04038,
title = {Presentation Attack Detection Methods based on Gaze Tracking and Pupil Dynamic: A Comprehensive Survey},
author = {Jalil Nourmohammadi Khiarak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04038},
year = {2021}
}