Resumen

Con el aumento en la autenticación de identidad basada en biometría, el software de reconocimiento facial ya ha estimulado investigaciones interesantes. Sin embargo, el reconocimiento facial también ha sido objeto de críticas debido a preocupaciones de seguridad. Los principales métodos de ataque incluyen ataques con fotos, videos y modelos tridimensionales. En este documento, proponemos un esquema de fusión de múltiples características que combina un análisis conjunto dinámico y estático para detectar ataques de rostros falsos. Dado que las diferencias de textura entre los rostros reales y falsos pueden detectarse fácilmente, los operadores de textura LBP (patrón binario local) y los algoritmos de flujo óptico suelen fusionarse. Los métodos básicos de LBP también se modifican considerando el método de cálculo binario del vecino más cercano en lugar del método del píxel central fijo; el algoritmo tradicional de flujo óptico también se modifica aplicando el método de superposición de características multifusión, lo que reduce el r

• Materias:Comprensión de imágenes Inteligencia artificial Detección de manipulaciones Visión artificial Imágenes espaciales
• Subjects:Image understanding Artificial intelligence Manipulation detection Artificial vision Spatial imaging
• Palabras claves:Biométrico; Reconocimiento facial; Ataques; LBP; Flujo óptico; Fusión
• Keywords:Biometric; Facial recognition; Attacks; LBP; Optical flow; Fusion