Gesichtsliveness-Detection mit komponentenabhängigem Deskriptor

Spoofing-Angriffe umfassen hauptsächlich Druckartefakte, elektronische Bildschirme und ultra-realistischen Gesichtsmasken oder Modelle. In diesem Papier schlagen wir einen komponentenbasierten Gesichtscodierungsansatz zur Liveness-Detection vor. Die vorgeschlagene Methode besteht aus vier Schritten: (1) Lokalisierung der Komponenten des Gesichts; (2) Codierung der niederwertigen Merkmale für alle Komponenten; (3) Ableitung der hochgradigen Gesichtsdarstellung durch Pooling der Codes mit Gewichten, die anhand des Fisher-Kriteriums abgeleitet werden; (4) Konkatenation der Histogramme aller Komponenten in einen Klassifizierer zur Identifikation. Der vorgeschlagene Rahmen nutzt die mikro Unterschiede zwischen echten und falschen Gesichtern gut aus. Gleichzeitig werden die inhärenten Erscheinungsunterschiede zwischen den verschiedenen Komponenten erhalten. Umfangreiche Experimente an drei veröffentlichten Standarddatenbanken zeigen, dass die Methode die beste Liveness-Detection-Leistung in drei Datenbanken erzielen kann.