Effecient algorithms For Biometric Anti-spoofing

Abstract

Au cours des dernières années, l'identification personnelle automatique devient une exigence importante dans les applications variées telles que le contrôle d'accès, les systèmes de surveillance et les bâtiments physiques. La biométrie, qui traite de l'identification des individus en fonction de leurs caractéristiques physiques ou comportementales, a émergé comme une technologie d'identification automatique efficace, qui offre plus de propriétés et de nombreux avantages par rapport à la sécurité traditionnelle. Le visage est une caractéristique biométrique importante. Ce qui offre l'unicité, la stabilité et la capacité de distinction élevée. Les systèmes biométriques d'aujourd'hui sont vulnérables aux attaques par spoof effectuées par des visages non réels. Le problème est quand une personne montre devant une caméra une photo imprimée ou une photo du téléphone portable. Nous étudions dans cette thèse une solution anti-spoofing pour distinguer les visages réal et faux. Dans notre approche, nous nous sommes concentrés sur la détection des visages en utilisant l'algorithme Viola-Jones et les modèles Active Shape avec Stasm pour localiser les repères. Ensuite, nous appliquons les opérateurs LBP, LPQ et BSIF pour extraire les fonctionnalités dans chaque région de l'image. Enfin, nous avons utilisé un classificateur de machine de vecteur de support (SVM) pour déterminer si l'image d'entrée correspond ou non à une image en direct. Notre analyse expérimentale sur une base de données NUAA .