DÉTECTION DE LA VIVACITÉ DES VISAGES AVEC LES CAMÉRAS PLÉNOPTIQUES

Abstract

L'imagerie de champ lumineux est apparue comme une technologie permettant de capturer des informations visuelles plus riches de notre monde. Contrairement aux caméras conventionnelles, qui enregistrent la projection 2D des rayons lumineux en intégrant angulairement les rayons à chaque pixel, les caméras à champ lumineux capturent non seulement l'intensité lumineuse dans le plan image mais aussi l'information sur la direction des rayons lumineux. La vulnérabilité des systèmes actuels de reconnaissance faciale aux présences des attaques limite considérablement leur application en biométrie. Dans ce travail, et afin de surmonter ce problème, nous avions utilisé une approche d'utilisation de la caméra plénoptique pour défendre les attaques faciales, comme des photos faciales 2D imprimées et des images de tablette haute définition. La méthode proposée, repose sur trois types de caractéristiques extraites d'une paire d'images recentrées sont extraites pour discriminer les faux visages et les vrais visages. Pour vérifier les performances, nous utilisons des bases de données photographiques en champ lumineux et menons des expériences.

Light field imagery has emerged as a technology to capture richer visual information of our world. Unlike conventional cameras, which record the 2D projection of light rays by angularly integrating the rays into each pixel, light field cameras capture not only the light intensity in the image plane but also information on the direction of the light rays. The vulnerability of current facial recognition systems to the presence of attacks considerably limits their application in biometrics. In this work, and in order to overcome this problem, we had used an approach of using the plenoptic camera to defend facial attacks, such as printed 2D facial photos and high definition tablet images. The proposed method is based on three types of features extracted from a pair of refocused images are extracted to discriminate false faces and real faces. To verify performance, we used light-field photographic databases and conduct experiments.