Betrugserkennung bei Gesichtserkennung auf Basis der Farbtexturanalyse

Die Forschung zur Erkennung von Gesichtstäuschungen (face spoofing) hat sich bisher hauptsächlich auf die Analyse der Helligkeit von Gesichtsbildern konzentriert, wobei die Farbinformationen, die für die Unterscheidung zwischen gefälschten und echten Gesichtern nützlich sein können, vernachlässigt wurden. In dieser Arbeit schlagen wir eine neue Methode zur Gesichtsanti-Täuschung vor, die auf der Analyse von Farbtextur basiert. Wir untersuchen die gemeinsame Farb-Textur-Information aus den Helligkeits- und Farbkanälen mithilfe eines Deskriptors für lokale binäre Muster in der Farbdarstellung. Genauer gesagt werden die Merkmals-Histogramme aus jedem Bildband separat extrahiert. Ausführliche Experimente mit zwei Benchmark-Datensätzen, nämlich der CASIA Face Anti-Spoofing-Datenbank und der Replay-Attack-Datenbank, zeigten ausgezeichnete Ergebnisse im Vergleich zum Stand der Technik. Besonders wichtig ist jedoch, dass unsere inter-datenbankbezogene Bewertung verdeutlicht, dass der vorgeschlagene Ansatz sehr vielversprechende Generalisierungsfähigkeiten aufweist.