研究目的
首次通过开展基准研究并利用光场成像技术提出新的耳部伪影数据库，以解决耳部呈现攻击检测问题。
研究成果
该论文成功引入了首个耳朵PAD数据库及基准研究，表明基于光场的解决方案具有高精度和低计算复杂度。未来工作应扩展数据库以包含3D PAI，从而实现更全面的评估。
研究不足
该数据库仅包含来自数字显示PAI（二维攻击）的样本，不包括如包装纸或硅胶耳朵等三维PAI，这可能限制其对所有攻击类型的泛化能力。扩展集的样本量较小，可能会影响性能表现。
1：实验设计与方法选择：
本研究使用新建的耳部伪影数据库对当前最先进的光场与非光场掌纹防伪（PAD）解决方案进行基准测试。方法包括基于纹理、质量、焦点/深度及学习的方法，采用支持向量机（SVM）分类器与交叉验证协议。
2：样本选择与数据来源：
使用Lenslet光场耳部伪影数据库（LLFEADB），包含基线集与扩展集，分别从67名和15名受试者采集真实样本与伪影样本，使用Lytro ILLUM相机拍摄。伪影通过笔记本电脑、平板电脑和手机等物理攻击工具（PAIs）制作。
3：实验设备与材料清单：
Lytro ILLUM光场透镜相机、MacBook Pro 13英寸、iPad Air2 9.7英寸、iPhone 6S、Sony Xperia z2、MATLAB R2015b、Lytro桌面软件、Matlab光场工具箱v0.4。
4：7英寸、iPhone 6S、Sony Xperia zMATLAB R2015b、Lytro桌面软件、Matlab光场工具箱v4。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：伪影获取通过在PAIs上显示二维真实图像并用Lytro相机拍摄。性能评估采用4折交叉验证，3/4数据训练、1/4数据测试，重复50次取平均值。
5：数据分析方法：
性能指标包括BPCER（假接受率）、APCER（假拒绝率）和ACER（综合错误率）。计算复杂度通过标准PC上MATLAB处理每幅图像的特征提取与分类时间评估。
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Lytro ILLUM
ILLUM
Lytro
Used for capturing light field images of ears and artefacts in the database.
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MacBook Pro
13 inch
Apple
Used as a presentation attack instrument to display 2D bona fide images.
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iPad Air2
9.7 inch
Apple
Used as a presentation attack instrument to display 2D bona fide images.
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iPhone 6S
6S
Apple
Used as a presentation attack instrument to display 2D bona fide images.
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Sony Xperia z2
z2
Sony
Used as a presentation attack instrument to display 2D bona fide images.
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Lytro Desktop Software
4
Lytro
Used for rendering 2D central view images from light field raw files.
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Matlab Light Field Toolbox
v.0.4
MathWorks
Used for processing light field images, rendering 2D images, and creating multi-view arrays.
-
MATLAB
R2015b
MathWorks
Used for implementing PAD solutions, data analysis, and time measurements.
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