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用于跨域虹膜呈现攻击检测的多视图学习分类器集成

DOI：10.1109/TIFS.2018.2878542 期刊：IEEE Transactions on Information Forensics and Security 出版年份：2018 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 全球范围内大规模虹膜识别系统的应用，凸显了检测呈现攻击图像（纹理隐形眼镜和打印件）的重要性。本研究提出了一种新型虹膜呈现攻击检测（PAD）方法，通过探索卷积神经网络（CNN）与二值化统计图像特征（BSIF）转换输入空间的组合方案。该方法采用轻量级CNN对输入图像的多个BSIF视图进行分类。在研究互补输入空间以获取更具判别性的攻击检测特征后，我们还提出了一种算法来为本任务筛选最优（且最具判别性）的预测因子。该预测因子集合利用其预期个体性能，将结果聚合为最终预测。实验表明，该技术改进了当前虹膜PAD领域的先进水平，在LivDet-Iris 2017竞赛中同时超越了同数据集和跨数据集场景的优胜方案，并揭示了跨数据集场景的极高挑战性。
作者： Andrey Kuehlkamp，Allan Pinto，Anderson Rocha，Kevin W. Bowyer，Adam Czajka
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究结合卷积神经网络（CNN）和二值化统计图像特征（BSIF）在检测虹膜呈现攻击（包括纹理隐形眼镜和打印件）方面的有效性，涵盖数据集内和跨数据集场景。

研究成果

所提出的方法通过有效结合卷积神经网络与BSIF变换，显著推进了虹膜活体检测技术的最新水平。该集成方法（尤其是采用元融合进行预测器选择）在内部数据集和跨数据集评估中均优于现有方法。研究强调了互补特征提取与分类器融合对实现鲁棒性呈现攻击检测的重要性。

研究不足

该研究强调了跨数据集场景的挑战性，其中训练和测试条件存在显著差异。单个CNN预测器在不同数据集上的表现各异，表明若无融合方法，其对未知攻击类型缺乏泛化能力。

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