Liveness Detection(활성 감지)란 무엇입니까?
Liveness Detection 활성 감지 - Kahraman, "Anti-spoofing in face recognition with liveness detection using pupil tracking", Proc. [1] Toward studying the effectiveness of each of these unconventional sensing modalities and their fusion for liveness detection, we conducted a comprehensive analysis using a fully convolutional deep neural network framework. [2] 7% of the generated HD face images can pass one commercial off-the-shelf (COTS) liveness detection. [3] Traditionally, the local binary pattern (LBP) and the variations are accepted for analyzing the skin for liveness detection. [4] Face spoofing detection, also known as liveness detection, is a challenging and one of the most active research areas in computer vision. [5] This type of attack in Liveness detection has become counter problem in the today's world. [6] Liveness Detection (LivDet)-Face is an international competition series open to academia and industry. [7] The proposed technique comprises three serial stages: face recognition, mouth movement or blink detection, and liveness detection. [8] However, it has been recently shown that such efficient frameworks are vulnerable to face-spoofing attacks, which has led researchers to build proficient anti-facial-spoofing (or liveness detection) models as an additional security layer. [9] We present analyses on the performance of PulseEdit against rPPG-based liveness detection and rPPG-based deepfake detection, and demonstrate its ability to circumvent these visual security algorithms. [10] First, previous methods have introduced various sensing channels for the liveness detection, while the safety of a sensing channel itself cannot be guaranteed. [11] Fingerprint matching, spoof mitigation and liveness detection are the trendiest biometric techniques, mostly because of their stability through life, uniqueness and their least risk of invasion. [12] Moreover, machine learning algorithms are being progressively employed in the domain of liveness detection and other deep learning methodologies that safeguard template databases. [13] In order to prevent a few personnels from using pre-prepared photos and videos to deceive the face recognition system, this paper proposes an identity verification scheme with liveness detection based on dynamic combination of multimodal features. [14] Differing from state-of-the-art biometrics, heart biometrics offer the advantages of liveness detection, which provides strong tolerance to spoofing attacks. [15] Therefore, it is necessary to ensure the security of fingerprint-based recognition system using liveness detection. [16] Electroencephalography (EEG) provides appealing biometrics by encompassing unique attributes including robustness against forgery, privacy compliance, and aliveness detection. [17] We present analyses on the performance of PulseEdit against rPPG-based liveness detection and rPPG-based deepfake detection, and demonstrate its ability to circumvent these visual security algorithms. [18] Liveness detection is an important research topic to detect face spoofing. [19] Specifically, liveness detection against spoofed artifacts is one of the most challenging tasks as many existing methods cannot conclusively assess the user's physical presence in unsupervised environments. [20] The liveness detection is based on the optical properties comparison between spoofs and living objects. [21] Liveness detection is an important defense technique to prevent such attacks. [22] Existing studies only deal with the attacks that use fabricated facial masks, while the liveness detection that targets the playback attacks using a virtual camera is still elusive. [23] Thus, the biometric with living body features such as electromyography (EMG) signal is a good method to achieve aliveness detection and prevent the spoofing attacks. [24] Consequently, in this paper, a deep neural network scheme for face anti-spoofing and liveness detection is proposed to prevent the existing face recognition systems from common face spoofing attacks. [25] Palmprint recognition has a rather high accuracy and reliability, and the most significant advantage of DHV recognition is the biopsy (Liveness detection). [26] In this study, an advanced Kinect sensor was adopted to acquire infrared radiation (IR) images for liveness detection. [27] , fingerprint and face, the ECG signals have several advantages, such as higher security, simpler acquisition, liveness detection, and health information. [28] This research reviews the literature on this aspect and then evaluates the liveness detection to suggest solutions that account for the weaknesses found in detecting spoofing attacks. [29] Liveness detection while acquiring biometric authentication enables setting a limit to the attacks occurring. [30] Over the past few years, the electrocardiogram signal has become a hot topic in human identity recognition, mainly due to its robustness to attacks, universality and liveness detection. [31] Due to the presence of spoof face attacks, an additional layer of security is needed to protect the system, which can be provided by liveness detection. [32] Mitigating biometric spoofing is a possibility, hence several techniques have evolved in recent times including multi-biometrics, biometric cryptography and Liveness Detection (LD) also called Suspicious Presentation Detection (SPD). [33] Second, our approach exploits the properties of the Electrocardiogram signal (robustness to attacks, universality and liveness detection) to encrypt this data and provide a simple and fast authentication mechanism between the devices in the Wireless Body Area Network. [34] First, it complements face authentication with an additional authentication factor, and second, it strengthens the liveness detection to be more resistant against presentation attacks. [35] Deep Learning based approaches demonstrated to be very effective against fingerprint presentation attacks, becoming the current state-of-the-art in liveness detection. [36] Therefore, due to its ability to distinguish a very large number of fake Iris samples, Liveness detection can be considered as the most appropriate and essential technique in order to reach a higher level of reliability in terms of Iris recognition. [37] Liveness detection is an essential counter-measure to spoof attacks. [38] Liveness detection, soft-biometrics prediction, and cloud-based infrastructure for selfie biometrics are also discussed. [39] These techniques include the ability to detect fake fingers; fake layers applied above the skin; differentiate between fakes and surface skin conditions; and liveness detection based on, among others, the analysis of eccrine glands and capillary blood flow from below the surface of the skin. [40] First approach is detecting of eyes movement and second approach is CNN-based liveness detection by extracting the local features. [41] In particular, we discuss the problems of aliveness detection and privacy protection in biometric authentication. [42] By developing an exhaustive search algorithm, this feature extractor is applied on the tasks of biometric verification and liveness detection. [43] Palm vein recognition is motivated by the advantages of high security and liveness detection, but its popularity is prevented by the cost of palm vein capture devices. [44] In this paper, we proposed a three-dimensional face recognition method based on liveness detection. [45] Liveness detection is a part of living biometric identification. [46]Kahraman, "동공 추적을 사용한 활성 감지를 통한 얼굴 인식의 스푸핑 방지", Proc. [1] 이러한 비 전통적인 감지 방식의 효율성과 활성 감지를 위한 융합을 연구하기 위해 완전 컨볼루션 심층 신경망 프레임워크를 사용하여 포괄적인 분석을 수행했습니다. [2] 생성된 HD 얼굴 이미지의 7%는 상용 기성품(COTS) 활성 감지 1회를 통과할 수 있습니다. [3] 전통적으로 LBP(Local Binary Pattern) 및 변형은 활성 감지를 위한 피부 분석에 허용됩니다. [4] 활성 감지라고도 하는 얼굴 스푸핑 감지는 도전적이고 컴퓨터 비전에서 가장 활발한 연구 분야 중 하나입니다. [5] 활성 감지에서 이러한 유형의 공격은 오늘날의 세계에서 대응 문제가 되었습니다. [6] Liveness Detection(LivDet)-Face는 학계와 업계에 공개된 국제 대회 시리즈입니다. [7] 제안된 기술은 얼굴 인식, 입 움직임 또는 깜박임 감지, 활성 감지의 세 가지 직렬 단계로 구성됩니다. [8] 그러나 최근에 이러한 효율적인 프레임워크가 얼굴 스푸핑 공격에 취약한 것으로 나타났습니다. 이로 인해 연구원들은 추가 보안 계층으로 숙련된 얼굴 스푸핑 방지(또는 활성 감지) 모델을 구축하게 되었습니다. [9] rPPG 기반 활성 감지 및 rPPG 기반 딥페이크 감지에 대한 PulseEdit의 성능에 대한 분석을 제시하고 이러한 시각적 보안 알고리즘을 우회하는 능력을 보여줍니다. [10] 첫째, 기존의 방법들은 활성도 검출을 위한 다양한 센싱 채널을 도입했지만 센싱 채널 자체의 안전성을 보장할 수는 없다. [11] 지문 일치, 스푸핑 완화 및 활성 감지는 가장 트렌디한 생체 인식 기술이며, 대부분 수명을 통한 안정성, 고유성 및 침입 위험이 가장 적기 때문입니다. [12] 또한 머신 러닝 알고리즘은 템플릿 데이터베이스를 보호하는 활성 감지 및 기타 딥 러닝 방법론 영역에서 점진적으로 채택되고 있습니다. [13] 소수의 인원이 미리 준비된 사진과 비디오를 사용하여 얼굴 인식 시스템을 속이는 것을 방지하기 위해 본 논문에서는 다중 모드 기능의 동적 결합을 기반으로 하는 활성 감지를 통한 신원 확인 기법을 제안합니다. [14] 최첨단 생체 인식과 달리 심장 생체 인식은 스푸핑 공격에 대한 강력한 내성을 제공하는 활성 감지의 이점을 제공합니다. [15] 따라서 생체인식을 이용한 지문인식 시스템의 보안성을 확보할 필요가 있다. [16] EEG(Electroencephalography)는 위조에 대한 견고성, 개인 정보 보호 규정 준수 및 활성 감지를 비롯한 고유한 속성을 포함하여 매력적인 생체 인식 기능을 제공합니다. [17] rPPG 기반 활성 감지 및 rPPG 기반 딥페이크 감지에 대한 PulseEdit의 성능에 대한 분석을 제시하고 이러한 시각적 보안 알고리즘을 우회하는 능력을 보여줍니다. [18] 활성 감지는 얼굴 스푸핑을 감지하는 중요한 연구 주제입니다. [19] 특히, 스푸핑된 아티팩트에 대한 활성 감지는 많은 기존 방법이 감독되지 않는 환경에서 사용자의 물리적 존재를 결정적으로 평가할 수 없기 때문에 가장 어려운 작업 중 하나입니다. [20] 활성 감지는 스푸프와 살아있는 물체 간의 광학 속성 비교를 기반으로 합니다. [21] 활성 탐지는 이러한 공격을 방지하는 중요한 방어 기술입니다. [22] 기존 연구에서는 위조된 안면 마스크를 이용한 공격만을 다루고 있으며, 가상 카메라를 이용한 재생 공격을 표적으로 하는 활성 탐지는 여전히 애매하다. [23] 따라서 근전도(EMG) 신호와 같은 생체 특징이 있는 생체 인식은 생존 감지를 달성하고 스푸핑 공격을 방지하는 좋은 방법입니다. [24] 따라서 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 시스템에서 일반적인 얼굴 스푸핑 공격을 방지하기 위해 얼굴 스푸핑 방지 및 활성 감지를 위한 심층 신경망 기법을 제안합니다. [25] 장문 인식은 정확도와 신뢰성이 다소 높은 편이며, DHV 인식의 가장 큰 장점은 생체검사(Liveness detection)이다. [26] 이 연구에서는 활성 감지를 위한 적외선(IR) 이미지를 획득하기 위해 고급 Kinect 센서를 채택했습니다. [27] , 지문 및 얼굴, ECG 신호에는 더 높은 보안, 더 간단한 획득, 활성 감지 및 건강 정보와 같은 몇 가지 장점이 있습니다. [28] 이 연구는 이 측면에 대한 문헌을 검토한 다음 활성 탐지를 평가하여 스푸핑 공격 탐지에서 발견된 약점을 설명하는 솔루션을 제안합니다. [29] 생체 인증 획득 중 생체 감지 기능을 통해 공격 발생 제한을 설정할 수 있습니다. [30] 지난 몇 년 동안 심전도 신호는 주로 공격에 대한 견고성, 보편성 및 활성 감지로 인해 인간 신원 인식에서 뜨거운 주제가 되었습니다. [31] 스푸핑 얼굴 공격의 존재로 인해 시스템을 보호하기 위해 추가 보안 계층이 필요하며 이는 활성 감지를 통해 제공될 수 있습니다. [32] 생체 인식 스푸핑을 완화할 수 있는 가능성이 있으므로 다중 생체 인식, 생체 인식 암호화 및 SPD(의심스러운 표현 탐지)라고도 하는 활성 탐지(LD)를 비롯한 여러 기술이 최근에 발전했습니다. [33] 둘째, 우리의 접근 방식은 심전도 신호의 속성(공격에 대한 견고성, 보편성 및 활성 감지)을 활용하여 이 데이터를 암호화하고 Wireless Body Area Network의 장치 간에 간단하고 빠른 인증 메커니즘을 제공합니다. [34] 첫째, 추가적인 인증 요소로 안면 인증을 보완하고, 둘째, 제시 공격에 대한 내성을 강화하기 위해 활성 탐지를 강화한다. [35] 딥 러닝 기반 접근 방식은 지문 표현 공격에 대해 매우 효과적인 것으로 입증되어 현재 활성 감지 분야의 최첨단 기술이 되었습니다. [36] 따라서 다수의 가짜 홍채 샘플을 구별할 수 있는 능력으로 인해 Liveness 검출은 홍채 인식 측면에서 더 높은 수준의 신뢰성에 도달하기 위한 가장 적절하고 필수적인 기술이라고 할 수 있다. [37] 활성 감지는 스푸핑 공격에 대한 필수 대응책입니다. [38] 생체 인식, 생체 인식 예측, 셀카 생체 인식을 위한 클라우드 기반 인프라에 대해서도 설명합니다. [39] 이러한 기술에는 가짜 손가락을 감지하는 기능이 포함됩니다. 피부 위에 적용된 가짜 레이어; 가짜와 표면 피부 상태를 구별하십시오. 에크린샘 및 피부 표면 아래로부터의 모세혈관 혈류 분석에 기반한 활성도 검출. [40] 첫 번째 접근법은 눈의 움직임을 감지하는 것이고 두 번째 접근법은 로컬 특징을 추출하여 CNN 기반의 라이브니스 감지입니다. [41] 특히 생체 인증에서 생존 감지 및 개인 정보 보호 문제에 대해 논의합니다. [42] 철저한 검색 알고리즘을 개발하여 이 특징 추출기는 생체 인증 및 활성 감지 작업에 적용됩니다. [43] 손바닥 정맥 인식은 높은 보안 및 활성 감지의 이점에 의해 동기가 부여되지만 손바닥 정맥 캡처 장치의 비용으로 인해 인기가 떨어집니다. [44] 본 논문에서는 생체 인식 기반의 3차원 얼굴 인식 방법을 제안하였다. [45] 활성 감지는 생체 인식의 일부입니다. [46]
presentation attack detection 프레젠테이션 공격 탐지
While we can not go into specifics of the systems under test (due to NDAs), we can present the results of our evaluation of liveness detection (or presentation attack detection) with different complexity levels and template comparison performance. [1] Liveness detection/presentation attack detection is one such method that provides protection against malicious agents by detecting fake samples of biometric traits. [2] Special attention was given to materials capable of fooling fingerprint readers equipped with spoof-detecting abilities, known as "Presentation Attack Detection" (PAD) systems and often referred to as liveness detection. [3] The International Fingerprint Liveness Detection Competition is an international biennial competition open to academia and industry with the aim to assess and report advances in Fingerprint Presentation Attack Detection. [4] While we can not go into specifics of the systems under test (due to NDAs), we can present the results of our evaluation of liveness detection (or presentation attack detection), matching performance, and success with different complexity levels of attacks. [5] The LivDet-Iris—Iris Liveness Detection Competition started in 2013 strives to showcase the state-of-the- art in presentation attack detection by assessing the software-based iris PAD methods (Part 1), as well as hardware-based iris PAD methods (Part 2) against multiple datasets of spoof and live fingerprint images. [6] Despite the availability of a broad range of presentation attack detection (PAD) or liveness detection algorithms, fingerprint sensors are vulnerable to spoofing via fake fingers. [7] This chapter reports about the relevant international standardization activities in the field of biometrics and specifically describes standards on presentation attack detection that have established a framework including a harmonized taxonomy for terms in the field of liveness detection and spoofing attack detection, an interchange format for data records and moreover a testing methodology for presentation attack detection. [8]테스트 중인 시스템의 세부 사항(NDA로 인해)에 대해 설명할 수는 없지만 다양한 복잡성 수준과 템플릿 비교 성능으로 활성 감지(또는 프레젠테이션 공격 감지) 평가 결과를 제시할 수 있습니다. [1] 활성 탐지/프레젠테이션 공격 탐지는 생체 인식 특성의 가짜 샘플을 탐지하여 악의적인 에이전트에 대한 보호를 제공하는 그러한 방법 중 하나입니다. [2] nan [3] International Fingerprint Liveness Detection Competition은 지문 표현 공격 탐지의 발전을 평가하고 보고하는 것을 목표로 학계와 산업계를 대상으로 2년마다 열리는 국제 대회입니다. [4] 테스트 중인 시스템의 세부 사항(NDA로 인해)에 들어갈 수는 없지만 활성 감지(또는 프레젠테이션 공격 감지), 일치 성능 및 다양한 공격 복잡성 수준에서의 성공 평가 결과를 제시할 수 있습니다. [5] 2013년부터 시작된 LivDet-Iris—홍채 활성 감지 대회는 소프트웨어 기반의 홍채 PAD 방식(파트 1)과 하드웨어 기반의 홍채 PAD 방식을 평가하여 프레젠테이션 공격 감지의 최신 기술을 선보이기 위해 노력하고 있습니다. (파트 2) 위조 및 라이브 지문 이미지의 여러 데이터 세트에 대해. [6] nan [7] nan [8]
Fingerprint Liveness Detection 지문 활성 감지
Fingerprint liveness detection is an effective way to ensure the security and reliability of fingerprint recognition algorithms against spoof fingerprint attacks. [1] Specifically, deep learning-based fingerprint recognition methods became popular due to their high accuracy in fingerprint liveness detection. [2] Accuracies suggest that both shallow learning and deep learning techniques are on par with the accuracies of reviewed works and thus transfer learning in fingerprint liveness detection is a feasible strategy that deserve attention and future research with the aim of increasing fingerprint detection accuracies. [3] This comprehensive survey highlights the state-of-the-art solutions to fingerprint liveness detection across a variety of datasets and scanner models. [4] Furthermore, we discuss the major research challenges and future work that need to be addressed in this active field of fingerprint liveness detection. [5] Fingerprint liveness detection is an essential module for an accurate and reliable fingerprint identification system. [6] We report a semi-transparent temperature sensor for fingerprint liveness detection on an organic light-emitting diode (OLED). [7] The International Fingerprint Liveness Detection Competition is an international biennial competition open to academia and industry with the aim to assess and report advances in Fingerprint Presentation Attack Detection. [8] Therefore, to ensure that authorized users’ fingerprint information is not used illegally, one possible anti-spoofing technique, called fingerprint liveness detection (FLD), has been exploited. [9] This paper presents a new fingerprint liveness detection system based on local features Simplified Weber Local Descriptor (SWLD) and Binarized Statistical Image Features (BSIF) as a local textural descriptor encoded CNN models. [10] Fingerprint liveness detection is a challenge that possess tremendous security risks. [11] Fingerprint liveness detection has been widely discussed as a solution for addressing the vulnerability of fingerprint recognition systems to presentation attacks. [12] Fingerprint liveness detection has gradually been regarded as a primary countermeasure for protecting the fingerprint recognition systems from spoof presentation attacks. [13] Hence the research area of fingerprint liveness detection has become very primal and important. [14] In this paper, we put forward a novel method to detect fingerprint liveness based on BP neural network, which is used for the first time in the fingerprint liveness detection. [15] To handle the above defects, a fingerprint liveness detection (FLD) technique is proposed. [16] One anti-spoofing attack scheme, called real-time fingerprint liveness detection ( RFLD ), has been proposed to discriminate live or fake fingerprints. [17] The International Fingerprint liveness Detection Competition (LivDet) is an open and well-acknowledged meeting point of academies and private companies that deal with the problem of distinguishing images coming from reproductions of fingerprints made of artificial materials and images relative to real fingerprints. [18] The fourth paper is “Fingerprint liveness detection using local quality features” by Ram Prakash Sharma and Somnath Dey from Indian Institute of Technology, Indore, India. [19] Fingerprint liveness detection is a challenge that possess tremendous security risks. [20]지문 활성 감지는 위장 지문 공격에 대한 지문 인식 알고리즘의 보안과 신뢰성을 보장하는 효과적인 방법입니다. [1] 특히 딥 러닝 기반 지문 인식 방법은 지문 활성 감지의 정확도가 높아 대중화되었습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] International Fingerprint Liveness Detection Competition은 지문 표현 공격 탐지의 발전을 평가하고 보고하는 것을 목표로 학계와 산업계를 대상으로 2년마다 열리는 국제 대회입니다. [8] 따라서 인가된 사용자의 지문 정보가 불법적으로 사용되지 않도록 하기 위해 FLD(지문 활성 감지)라는 스푸핑 방지 기술이 활용되었습니다. [9] 본 논문에서는 로컬 텍스처 디스크립터로 인코딩된 CNN 모델로서 로컬 기능 Simplified Weber Local Descriptor(SWLD)와 Binarized Statistical Image Features(BSIF)를 기반으로 하는 새로운 지문 활성 감지 시스템을 제시합니다. [10] nan [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15] nan [16] nan [17] International Fingerprint liveness Detection Competition (LivDet)은 인공 재료로 만든 지문의 복제에서 오는 이미지와 실제 지문에 대한 이미지를 구별하는 문제를 다루는 학계와 민간 기업의 공개적이고 잘 알려진 만남의 장소입니다. [18] nan [19] nan [20]
Face Liveness Detection 얼굴 생동감 감지
Lately, a robust texture descriptor named Dynamic Local Ternary Pattern (DLTP) developed for face liveness detection has proved to be very useful in preserving facial texture information. [1] , NUAA, replay, printed, CASIA and live database for face liveness detection. [2] The objective of this paper is to propose a spoof-free Face Liveness Detection system with an active approach that uses the challenge-response methodology which detects the motions and gestures of the system user, thereby differentiating a real face from a photo. [3] This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. [4] The application of these filters with BSIF could be useful for other computer vision tasks like face liveness detection. [5] Face liveness detection is a big challenge for the researcher. [6] In this paper, a face liveness detection benchmark is established and maintained, wherein 400 images pairs captured with binocular camera are made openly available for research purposes. [7] Conventionally, classifiers designed for face liveness detection are trained on real-world images, where real-face images and corresponding face presentation attacks (PA) are very much overlapped. [8] For the security of face recognition, this paper proposes an interactive face liveness detection method based on OpenVINO and near infrared camera. [9] We adopt local binary patterns (LBP) and 2D image distortion analysis (IDA) to extract texture information of face images, which are used for developing our face liveness detection system against spoofing attack to distinguish fake faces from real ones by a deep neural network (DNN). [10] Convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated extraordinary success in face liveness detection recently. [11] Face liveness detection is designed to prevent the face recognition system from using the attacking image as the user’s real image. [12] The face liveness detection module is one of the most important parts in the state-of-the-art face recognition system. [13] Face liveness detection, as a key module of real face recognition systems, is to distinguish a fake face from a real one. [14] Face liveness detection is an essential prerequisite for face recognition applications. [15] Thus, face liveness detection is a necessary step before granting authentication to the user. [16] Face liveness detection is important for ensuring security. [17] In this paper, we present an anisotropic diffusion-based kernel matrix model (ADKMM) for face liveness detection to prevent face spoofing attacks. [18] To achieve a reliable security system, a well-defined face liveness detection technique is crucial. [19]최근에 얼굴 활성 감지를 위해 개발된 DLTP(Dynamic Local Ternary Pattern)라는 강력한 텍스처 디스크립터가 얼굴 텍스처 정보를 보존하는 데 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. [1] , NUAA, 재생, 인쇄, CASIA 및 얼굴 생동감 감지를 위한 라이브 데이터베이스. [2] 본 논문의 목적은 시스템 사용자의 움직임과 제스처를 감지하여 실제 얼굴을 사진과 구별하는 챌린지-응답 방법론을 사용하는 능동적인 접근 방식으로 위조 없는 얼굴 활성 감지 시스템을 제안하는 것입니다. [3] 본 논문은 딥 러닝 기법을 사용하여 스푸핑 공격을 방지하기 위해 행동 확인을 포함하는 마진 기반 얼굴 활성 감지 방법을 제시합니다. [4] nan [5] 얼굴 활성 감지는 연구원에게 큰 도전입니다. [6] 이 논문에서는 얼굴 활성 감지 벤치마크를 설정하고 유지하며, 쌍안 카메라로 캡처한 400개의 이미지 쌍을 연구 목적으로 공개적으로 사용할 수 있습니다. [7] nan [8] 본 논문에서는 얼굴 인식의 보안을 위해 OpenVINO와 근적외선 카메라를 기반으로 한 대화형 얼굴 활성 검출 방법을 제안한다. [9] nan [10] nan [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15] nan [16] nan [17] nan [18] nan [19]
Iri Liveness Detection
We have also discussed the future direction in the field of iris liveness detection. [1] The LivDet-Iris—Iris Liveness Detection Competition started in 2013 strives to showcase the state-of-the- art in presentation attack detection by assessing the software-based iris PAD methods (Part 1), as well as hardware-based iris PAD methods (Part 2) against multiple datasets of spoof and live fingerprint images. [2] Aim to countermeasure the presentation attack for iris recognition system, an iris liveness detection scheme based on batch normalized convolutional neural network (BNCNN) is proposed to improve the reliability of the iris authentication system. [3] As a result, Iris liveness detection methods have been developed. [4]nan [1] 2013년부터 시작된 LivDet-Iris—홍채 활성 감지 대회는 소프트웨어 기반의 홍채 PAD 방식(파트 1)과 하드웨어 기반의 홍채 PAD 방식을 평가하여 프레젠테이션 공격 감지의 최신 기술을 선보이기 위해 노력하고 있습니다. (파트 2) 위조 및 라이브 지문 이미지의 여러 데이터 세트에 대해. [2] 홍채 인식 시스템의 표현 공격에 대응하기 위해 BNCNN(Batch normalized convolutional neural network) 기반 홍채 활성 감지 기법을 제안하여 홍채 인증 시스템의 신뢰성을 향상시킵니다. [3] nan [4]
Intrinsic Liveness Detection
The electrocardiogram (ECG) as a type of physiological data collected by sensor nodes in WBSNs can provide intrinsic liveness detection and the ECG data are continuously available. [1] Cognitive biometric characteristics have recently attracted the attention of the scientific community thanks to some of their interesting properties, such as their intrinsic liveness detection capability and their robustness against spoofing attacks. [2] Cognitive biometric characteristics have recently attracted the attention of the scientific community thanks to some of their interesting properties, such as their intrinsic liveness detection capability and their robustness against spoofing attacks. [3]심전도(ECG)는 WBSN의 센서 노드에 의해 수집된 생리학적 데이터의 일종으로 고유한 활성 감지를 제공할 수 있으며 ECG 데이터는 지속적으로 사용할 수 있습니다. [1] 인지 생체 인식 특성은 고유한 활성 감지 기능 및 스푸핑 공격에 대한 견고성과 같은 몇 가지 흥미로운 특성 덕분에 최근 과학계의 주목을 받았습니다. [2] 인지 생체 인식 특성은 고유한 활성 감지 기능 및 스푸핑 공격에 대한 견고성과 같은 몇 가지 흥미로운 특성 덕분에 최근 과학계의 주목을 받았습니다. [3]
Visual Liveness Detection
In search of such violations, many investigators have devoted their efforts to studying either visual liveness detection or patterns generated during media recapture as predominant indicators to block spoofing violations. [1] To detect such intrusions, many researchers have dedicated their efforts to study visual liveness detection as the primary indicator to block spoofing violations. [2]이러한 위반을 찾기 위해 많은 조사관은 스푸핑 위반을 차단하기 위한 주요 지표로 미디어 재포획 중에 생성된 시각적 활성 감지 또는 패턴을 연구하는 데 노력을 기울였습니다. [1] nan [2]
liveness detection system
The objective of this paper is to propose a spoof-free Face Liveness Detection system with an active approach that uses the challenge-response methodology which detects the motions and gestures of the system user, thereby differentiating a real face from a photo. [1] This paper presents a new fingerprint liveness detection system based on local features Simplified Weber Local Descriptor (SWLD) and Binarized Statistical Image Features (BSIF) as a local textural descriptor encoded CNN models. [2] Iris-sclera biometry is one of the features that yields high accuracy in user recognition and liveness detection systems. [3] We adopt local binary patterns (LBP) and 2D image distortion analysis (IDA) to extract texture information of face images, which are used for developing our face liveness detection system against spoofing attack to distinguish fake faces from real ones by a deep neural network (DNN). [4] In this paper, we propose a new method that incorporates template fingerprints stored for identification in the liveness detection system. [5] To secure the commands for voice assistants, in this paper, we present a liveness detection system that provides continuous speaker verification on smart devices. [6]본 논문의 목적은 시스템 사용자의 움직임과 제스처를 감지하여 실제 얼굴을 사진과 구별하는 챌린지-응답 방법론을 사용하는 능동적인 접근 방식으로 위조 없는 얼굴 활성 감지 시스템을 제안하는 것입니다. [1] 본 논문에서는 로컬 텍스처 디스크립터로 인코딩된 CNN 모델로서 로컬 기능 Simplified Weber Local Descriptor(SWLD)와 Binarized Statistical Image Features(BSIF)를 기반으로 하는 새로운 지문 활성 감지 시스템을 제시합니다. [2] 홍채-공막 생체 측정은 사용자 인식 및 활성 감지 시스템에서 높은 정확도를 제공하는 기능 중 하나입니다. [3] nan [4] nan [5] nan [6]
liveness detection method
This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. [1] To review researcher’s attempts in response to the problem of spoofing and liveness detection, mapping the research overview from the literature survey into a suitable taxonomy, exploring the basic properties of the field, motivation of using liveness detection methods in face recognition, and Problems that may restrain the advantages. [2] For the security of face recognition, this paper proposes an interactive face liveness detection method based on OpenVINO and near infrared camera. [3] Applying iris recognition systems in many sensitive security areas highlights the importance of developing liveness detection methods. [4] As a result, Iris liveness detection methods have been developed. [5]본 논문은 딥 러닝 기법을 사용하여 스푸핑 공격을 방지하기 위해 행동 확인을 포함하는 마진 기반 얼굴 활성 감지 방법을 제시합니다. [1] 스푸핑 및 활성 감지 문제에 대한 연구자의 시도 검토, 문헌 조사의 연구 개요를 적절한 분류 체계로 매핑, 해당 분야의 기본 속성 탐색, 얼굴 인식에서 활성 감지 방법을 사용하는 동기 및 문제 이점을 억제합니다. [2] 본 논문에서는 얼굴 인식의 보안을 위해 OpenVINO와 근적외선 카메라를 기반으로 한 대화형 얼굴 활성 검출 방법을 제안한다. [3] nan [4] nan [5]
liveness detection competition 활성 감지 대회
The International Fingerprint Liveness Detection Competition is an international biennial competition open to academia and industry with the aim to assess and report advances in Fingerprint Presentation Attack Detection. [1] In the experiments, we validate the proposed methodology on the public LivDet2015 dataset provided by the liveness detection competition. [2] The LivDet-Iris—Iris Liveness Detection Competition started in 2013 strives to showcase the state-of-the- art in presentation attack detection by assessing the software-based iris PAD methods (Part 1), as well as hardware-based iris PAD methods (Part 2) against multiple datasets of spoof and live fingerprint images. [3] The International Fingerprint liveness Detection Competition (LivDet) is an open and well-acknowledged meeting point of academies and private companies that deal with the problem of distinguishing images coming from reproductions of fingerprints made of artificial materials and images relative to real fingerprints. [4] To evaluate the performance of the proposed method and compare it to existing approaches, we conducted experiments using the datasets from the 2011 and 2015 Liveness Detection Competition (LivDet), collected from four sensors. [5]International Fingerprint Liveness Detection Competition은 지문 표현 공격 탐지의 발전을 평가하고 보고하는 것을 목표로 학계와 산업계를 대상으로 2년마다 열리는 국제 대회입니다. [1] 실험에서 우리는 라이브니스 감지 대회에서 제공한 공개 LivDet2015 데이터 세트에서 제안된 방법론을 검증합니다. [2] 2013년부터 시작된 LivDet-Iris—홍채 활성 감지 대회는 소프트웨어 기반의 홍채 PAD 방식(파트 1)과 하드웨어 기반의 홍채 PAD 방식을 평가하여 프레젠테이션 공격 감지의 최신 기술을 선보이기 위해 노력하고 있습니다. (파트 2) 위조 및 라이브 지문 이미지의 여러 데이터 세트에 대해. [3] International Fingerprint liveness Detection Competition (LivDet)은 인공 재료로 만든 지문의 복제에서 오는 이미지와 실제 지문에 대한 이미지를 구별하는 문제를 다루는 학계와 민간 기업의 공개적이고 잘 알려진 만남의 장소입니다. [4] nan [5]
liveness detection capability
Cognitive biometric characteristics have recently attracted the attention of the scientific community thanks to some of their interesting properties, such as their intrinsic liveness detection capability and their robustness against spoofing attacks. [1] Cognitive biometric characteristics have recently attracted the attention of the scientific community thanks to some of their interesting properties, such as their intrinsic liveness detection capability and their robustness against spoofing attacks. [2]인지 생체 인식 특성은 고유한 활성 감지 기능 및 스푸핑 공격에 대한 견고성과 같은 몇 가지 흥미로운 특성 덕분에 최근 과학계의 주목을 받았습니다. [1] 인지 생체 인식 특성은 고유한 활성 감지 기능 및 스푸핑 공격에 대한 견고성과 같은 몇 가지 흥미로운 특성 덕분에 최근 과학계의 주목을 받았습니다. [2]
liveness detection scheme
In this paper, we propose a RF sensor-based liveness detection scheme. [1] Aim to countermeasure the presentation attack for iris recognition system, an iris liveness detection scheme based on batch normalized convolutional neural network (BNCNN) is proposed to improve the reliability of the iris authentication system. [2]본 논문에서는 RF 센서 기반의 활성도 검출 기법을 제안한다. [1] 홍채 인식 시스템의 표현 공격에 대응하기 위해 BNCNN(Batch normalized convolutional neural network) 기반 홍채 활성 감지 기법을 제안하여 홍채 인증 시스템의 신뢰성을 향상시킵니다. [2]
liveness detection algorithm
Then, we tested with it the performances of the best liveness detection algorithms, namely, the three winners of the LivDet competition. [1] Despite the availability of a broad range of presentation attack detection (PAD) or liveness detection algorithms, fingerprint sensors are vulnerable to spoofing via fake fingers. [2]liveness detection technique
Current fingerprint anti-spoofing and liveness detection techniques heavily relied on image processing algorithms and did not fully explore other hardware of a smartphone. [1] To achieve a reliable security system, a well-defined face liveness detection technique is crucial. [2]현재의 지문 스푸핑 방지 및 활성 감지 기술은 이미지 처리 알고리즘에 크게 의존하고 스마트폰의 다른 하드웨어를 완전히 탐색하지 않았습니다. [1] nan [2]
liveness detection approach 활성 감지 접근 방식
While a number of anti-spoofing or liveness detection approaches (which identify whether a face is live or spoof when captured) were suggested, the problem is still unresolved because of the difficulty in discovering discriminatory and computer-cost characteristics and techniques for spoof assaults. [1] Existing liveness detection approaches are mostly based on machine learning methods, which are expensive and complex. [2]위조 방지 또는 활성 감지 접근 방식(얼굴이 캡처되었을 때 얼굴이 살아있는지 위조인지 식별)이 제안되었지만, 위조 공격에 대한 차별적이고 컴퓨터 비용 특성과 기술을 발견하는 것이 어려워 여전히 문제가 해결되지 않았습니다. [1] 기존의 활성 감지 접근 방식은 대부분 비용이 많이 들고 복잡한 기계 학습 방법을 기반으로 합니다. [2]