Resumen

La autenticación de usuarios para sistemas biométricos precisos se está volviendo necesaria en las aplicaciones modernas del mundo real. Los sistemas de autenticación basados en identificadores biométricos como caras y huellas dactilares se están aplicando en una variedad de campos, en preferencia sobre los métodos de entrada de contraseñas existentes. La imagen facial es el identificador biométrico más ampliamente utilizado porque el proceso de registro y autenticación es sin contacto y conciso. Sin embargo, es relativamente fácil adquirir imágenes faciales utilizando redes sociales, etc., y existe un problema de falsificación a través de fotos y videos. Para resolver este problema, se ha realizado mucha investigación sobre la detección de suplantación facial. En este documento, proponemos un método para la detección de suplantación facial basado en redes neuronales convolucionales que utilizan la información de color y textura de las imágenes faciales. La información de color-textura combinada con canales de diferencia de luminancia y color se analiza utilizando un descriptor de patrón binario local. La información de color-textura se

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Sistemas biométricos; Autenticación; Detección de falsificación facial; Redes neuronales de convolución; Información color-textura; Tarjeta AI FPGA
• Keywords:Biometric systems; Authentication; Face spoofing detection; Convolution neural networks; Color-texture information; AI FPGA board