Detecção de ataques em biometria facial utilizando redes neurais convolucionais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/25507 |
Resumo: | With more services becoming available online by the day, biometric authentication methods such as ngerprints and faces are necessary to provide better security for the user. A person's face is one of it's most critical biometric features, mainly due to the easiness of use, and so it has been increasingly studied in the last years. However, as the use of authentication methods with facial biometrics increases, so does the amount of attack attempts on these systems. The incredible ease of use of facial biometry also comes with the shortcoming that social media makes it may be easier to nd photos and videos of someone and thus use its face to create attacks. Thus it is necessary a system that can detect if a person is real or if it is either a photo or video attack. These applications are known as Face-Anti-Spoo ng systems. This work proposes a spoo ng detection method using Convolutional neural networks. Transfer learning is used for training the model. The impact of di erent types of pre-processing tequiniques was studied. The experiments are made using four datasets widely known in the literature (NUAA, MSU, Replay Attack, OULU). The best results achieve better metrics than some works on literature. With an equal error rating lower than 0; 2% in the best experiment. |
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Detecção de ataques em biometria facial utilizando redes neurais convolucionaisAnti-falsificaçãoFaceAtaques de apresentaçãoDetecção de ataquesClassi cação de imagensRedes neurais convolucionais profundasFace anti-SpoofingPresentation attacksDetectionSpoof detectionImage classi cationDeep convolutional neral networkCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOWith more services becoming available online by the day, biometric authentication methods such as ngerprints and faces are necessary to provide better security for the user. A person's face is one of it's most critical biometric features, mainly due to the easiness of use, and so it has been increasingly studied in the last years. However, as the use of authentication methods with facial biometrics increases, so does the amount of attack attempts on these systems. The incredible ease of use of facial biometry also comes with the shortcoming that social media makes it may be easier to nd photos and videos of someone and thus use its face to create attacks. Thus it is necessary a system that can detect if a person is real or if it is either a photo or video attack. These applications are known as Face-Anti-Spoo ng systems. This work proposes a spoo ng detection method using Convolutional neural networks. Transfer learning is used for training the model. The impact of di erent types of pre-processing tequiniques was studied. The experiments are made using four datasets widely known in the literature (NUAA, MSU, Replay Attack, OULU). The best results achieve better metrics than some works on literature. With an equal error rating lower than 0; 2% in the best experiment.NenhumaCom cada vez mais serviços sendo disponíveis virtualmente, métodos biométricos de autenticação que utilizam características como impressões digitais e face, são necessários para garantir uma melhor segurança para o usuário. A face de uma pessoa é um de seus traços biométricos mais importantes, principalmente devido a facilidade de uso, e com isso vem sendo cada vez mais estudada nos últimos anos. No entanto, conforme a utilização de métodos de autenticação por meio de biometria facial cresce, também aumentam as tentativas de ataques de impostores a esses sistemas. A grande facilidade de uso proporcionada pela biometria facial, também vem com a desvantagem de que devido ao grande uso de redes sociais pode ser mais fácil encontrar fotos ou vídeos de pessoas e utilizar assim esses registros para realizar ataques. Faz-se então necessário um sistema capaz de detectar se uma pessoa é genuína, ou se há uma foto ou vídeo de uma pessoa real tentando burlar um sistema. Essas aplicações são conhecidas como sistemas de anti-falsi ficação de face. Este trabalho propõe um método de detecção de falsi ficações utilizando redes neurais convolucionais. A transferência de aprendizado é utilizada para o treino do modelo. E o impacto de diferentes tipos de pré-processamento são estudados. Os testes são realizados em quatro bancos de imagens conhecidos na literatura (NUAA, MSU, Replay Attack, OULU). Os melhores resultados alcançam métricas melhores que alguns trabalhos da literatura, com uma taxa de erro igual inferior a 0; 2% no melhor experimento.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBBatista, Leonardo Vidalhttp://lattes.cnpq.br/1047122596139990Sousa Neto, Sandoval Verissimo de2022-11-28T14:17:03Z2022-10-062022-11-28T14:17:03Z2022-08-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/25507porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2023-05-22T17:24:09Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/25507Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2023-05-22T17:24:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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