提出了一种使用基于质量相关特征的新颖的指纹参数化的新的基于软件的活性检测方法。该系统在高度挑战的数据库上测试，该数据库包括超过10,500个实际和假图像，其中包含不同技术的五个传感器，并在材料和程序中覆盖各种直接攻击情景，然后遵循生成胶状手指。所提出的解决方案证明对多场景数据集具有强大，并呈现90％正确分类的样本的总速率。此外，所呈现的活性检测方法具有上述从手指中仅需要一个图像的先前研究的技术的额外优点，以决定它是真实还是假的。最后一个特征提供了具有非常有价值的功能的方法，因为它使其更不具有侵入性，更多的用户友好，更快，并降低其实现成本。
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提出了基于质量度量的LIVISE检测的新指纹参数化。新颖的功能集用于完整的LIVESTECTY检测系统中，并在Livdet竞争的开发集中进行了测试，其中包括具有三个不同光学传感器的4,500多个真实图像和假图像。提出的解决方案证明对多传感器方案是可靠的，并且总体率是正确分类的样品的93％。此外，提出的LIVISE检测方法比先前研究的技术具有额外的优势，即仅需要一个图像从手指决定是真实还是假货。
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The vulnerabilities of fingerprint-based recognition systems to direct attacks with and without the cooperation of the user are studied. Two different systems, one minutiae-based and one ridge feature-based, are evaluated on a database of real and fake fingerprints. Based on the fingerprint images quality and on the results achieved on different operational scenarios, we obtain a number of statistically significant observations regarding the robustness of the systems.
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指纹验证中的一个开放问题是对图像质量退化的鲁棒性缺乏鲁棒性。质量差的图像导致虚假且缺失的功能，从而降低整体系统的性能。因此，对于指纹识别系统非常重要，以估计捕获的指纹图像的质量和有效性。在这项工作中，我们审查了现有的指纹图像质量估算方法，包括发表措施背后的理由，以及在不同质量条件下显示其行为的视觉示例。我们还测试了一系列指纹图像质量估计算法。对于实验，我们雇用BioSec多模态基线语料库，其中包括在两个与三个不同传感器中获取的200个个人的19200个指纹图像。比较所选质量措施的行为，在大多数情况下显示它们之间的高相关性。还研究了低质量样本在验证性能中的影响，也是广泛可用的小型指纹匹配系统。
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提出了一种生成软糖手指的新方法。描述了一个中型的假指纹数据库，并在其上评估了两个不同的指纹验证系统。实验中考虑了三种不同的情况，即：使用真实的指纹注册和测试，用假指纹进行注册和测试，以及带有真实指纹的注册，并用假指纹进行测试。给出了光学和热扫描传感器的结果。两种系统都被证明容易受到直接攻击。
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指纹图像质量会严重影响指纹识别系统的性能。本文回顾了指纹图像质量计算的现有方法。我们还使用MCYT数据库（包括9000个指纹图像）实施，测试和比较了其中的选择。实验结果表明，大多数算法的行为类似。
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研究了图像质量降解对自动指纹识别验证性能的影响。我们在不同的指纹图像质量下研究了基于细节和脊信息的两个指纹匹配器的性能。发现基于山脊的系统比基于小小的图像质量标准的基于细节的系统更适合图像质量降解。
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本章的主要范围是作为面部介绍攻击检测的介绍，包括过去几年的关键资源和领域的进步。下一页呈现了面部识别系统可以面对的不同演示攻击，其中攻击者向传感器提供给传感器，主要是相机，呈现攻击仪器（PAI），这通常是照片，视频或掩码，试图冒充真正的用户。首先，我们介绍了面部识别的现状，部署水平及其挑战。此外，我们介绍了面部识别系统可能暴露的漏洞和可能的攻击，表明呈现攻击检测方法的高度重要性。我们审核不同类型的演示攻击方法，从更简单到更复杂，在哪个情况下它们可能是有效的。然后，我们总结了最受欢迎的演示文稿攻击检测方法来处理这些攻击。最后，我们介绍了研究界使用的公共数据集，以探索面部生物识别性的脆弱性，以呈现攻击，并对已知的PAI制定有效的对策。
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已经广泛地研究了使用虹膜和围眼区域作为生物特征，主要是由于虹膜特征的奇异性以及当图像分辨率不足以提取虹膜信息时的奇异区域的使用。除了提供有关个人身份的信息外，还可以探索从这些特征提取的功能，以获得其他信息，例如个人的性别，药物使用的影响，隐形眼镜的使用，欺骗等。这项工作提出了对为眼部识别创建的数据库的调查，详细说明其协议以及如何获取其图像。我们还描述并讨论了最受欢迎的眼镜识别比赛（比赛），突出了所提交的算法，只使用Iris特征和融合虹膜和周边地区信息实现了最佳结果。最后，我们描述了一些相关工程，将深度学习技术应用于眼镜识别，并指出了新的挑战和未来方向。考虑到有大量的眼部数据库，并且每个人通常都设计用于特定问题，我们认为这项调查可以广泛概述眼部生物识别学中的挑战。
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虹膜识别技术在过去几十年中吸引了日益增长的兴趣，我们目睹了从研究实验室迁移到现实世界应用的迁移。该技术的部署提出了关于与这些系统相关的主要漏洞和安全威胁的问题。在这些威胁中，介绍攻击突出了一些最相关和研究的。呈现攻击可以被定义为人类特征或工件的呈现直接到试图干扰其正常操作的生物识别系统的捕获设备。在虹膜的情况下，这些攻击包括使用真正的虹膜以及具有不同级别的复杂程度的工件，例如照片或视频。本章介绍了已开发的虹膜演示攻击检测（PAD）方法，以降低呈现攻击所带来的风险。首先，我们总结了最受欢迎的攻击类型，包括地址的主要挑战。其次，我们提出了一个介绍攻击检测方法的分类，作为这一非常活跃的研究区域的简要介绍。最后，我们讨论了这些方法根据实际应用中最重要的情况识别虹膜识别系统。
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We report on experiments for the fingerprint modality conducted during the First BioSecure Residential Workshop. Two reference systems for fingerprint verification have been tested together with two additional non-reference systems. These systems follow different approaches of fingerprint processing and are discussed in detail. Fusion experiments I volving different combinations of the available systems are presented. The experimental results show that the best recognition strategy involves both minutiae-based and correlation-based measurements. Regarding the fusion experiments, the best relative improvement is obtained when fusing systems that are based on heterogeneous strategies for feature extraction and/or matching. The best combinations of two/three/four systems always include the best individual systems whereas the best verification performance is obtained when combining all the available systems.
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自2020年初以来，COVID-19的大流行对日常生活的许多方面产生了相当大的影响。在全球范围内已经采取了一系列不同的措施，以降低新感染的速度并管理国家卫生服务的压力。主要策略是通过优先考虑远程工作和教育来减少聚会和传播的潜力。当不可避免的聚会时，增强的手卫生和面膜的使用减少了病原体的扩散。这些特殊的措施提出了可靠的生物识别识别的挑战，例如用于面部，语音和手工生物识别技术。同时，新的挑战创造了新的机会和研究方向，例如对无约束的虹膜或眼周识别，基于无触摸的指纹和基于静脉的身份验证以及生物特征特征进行疾病检测的重新兴趣。本文概述了为解决这些挑战和新兴机会而进行的研究。
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展示了在欧洲生物安全卓越网络框架内设计和获取的新的多模态生物识别数据库。它由600多个个人在三种情况下在三种情况下获得：1）在互联网上，2）在带台式PC的办公环境中，以及3）在室内/室外环境中，具有移动便携式硬件。这三种方案包括音频/视频数据的共同部分。此外，已使用桌面PC和移动便携式硬件获取签名和指纹数据。此外，使用桌面PC在第二个方案中获取手和虹膜数据。收购事项已于11名欧洲机构进行。 BioSecure多模式数据库（BMDB）的其他功能有：两个采集会话，在某些方式的几种传感器，均衡性别和年龄分布，多式化现实情景，每种方式，跨欧洲多样性，人口统计数据的可用性，以及人口统计数据的可用性与其他多模式数据库的兼容性。 BMDB的新型收购条件允许我们对单币或多模式生物识别系统进行新的具有挑战性的研究和评估，如最近的生物安全的多模式评估活动。还给出了该活动的描述，包括来自新数据库的单个模式的基线结果。预计数据库将通过2008年通过生物安全协会进行研究目的
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通过生物手段自动验证一个人的身份是在每天的日常活动，如在机场访问银行服务和安全控制的一个重要应用。为了提高系统的可靠性，通常使用几个生物识别设备。这种组合系统被称为多模式生物测定系统。本文报道生物安全DS2（访问控制）评估由英国萨里大学举办的活动，包括面部，指纹和虹膜的个人认证生物特征的框架内进行基准研究，在媒体针对物理访问控制中的应用-size建立一些500人。虽然多峰生物测定是公调查对象，不存在基准融合算法的比较。朝着这个目标努力，我们设计了两组实验：质量依赖性和成本敏感的评估。质量依赖性评价旨在评估融合算法如何可以在变化的原始图像的质量主要是由于设备的变化来执行。在对成本敏感的评价，另一方面，研究了一种融合算法可以如何执行给定的受限的计算和在软件和硬件故障的存在，从而导致错误，例如失败到获取和失败到匹配。由于多个捕捉设备可用，融合算法应该能够处理这种非理想但仍然真实的场景。在这两种评价中，各融合算法被提供有从每个生物统计比较子系统以及两个模板和查询数据的质量度量得分。在活动的号召的响应证明是非常令人鼓舞的，与提交22个融合系统。据我们所知，这是第一次尝试基准品质为基础多模态融合算法。
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生物识别技术在过去十年中越来越多地部署，比传统的个人认可方法提供更大的安全性和便利性。虽然生物识别信号的质量严重影响生物识别系统的性能，但在评估质量的先验研究中有限。质量是安全的关键问题，特别是在涉及监视摄像机，取证，便携式设备或通过互联网远程访问的不利情景。本文分析了对生物识别质量产生负面影响的因素，如何克服它们，以及如何将质量措施纳入生物识别系统。在这些问题中对本领域的审查提供了一种对生物识别质量挑战的整体框架。
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在“封闭设置”场景中的评估之外，在呈现虹膜识别的演示攻击检测（PAD）中的研究基本上已经转移，以强调概括培训数据中不存在的演示攻击类型的能力。本文提供了几项贡献，可以理解和扩展开放式虹膜垫的最先进。首先，它描述了虹膜垫迄今为止最权威的评估。我们已经为此问题策划了最大的公共可用图像数据集，该数据集从先前由各个组发布的26个基准中绘制出来，并在本文的期刊版本中添加了150,000张图像，以创建一组450,000张代表正宗Iris和7的图像演示攻击工具的类型（PAI）。我们制定了一项保留的评估协议，并表明封闭式评估中的最佳算法在开放集情况下在多种攻击类型上都会显示出灾难性的失败。这包括在最新的Livdet-IRIS 2020竞赛中表现良好的算法，这可能来自以下事实：Livdet-IRIS协议强调隔离图像而不是看不见的攻击类型。其次，我们评估了当今可用的五种开源虹膜呈现攻击算法的准确性，其中一种是本文新近提出的，并建立了一种合奏方法，该方法以大幅度的利润击败了Livdet-IRIS 2020的获胜者。本文表明，当训练期间所有PAIS都知道时，封闭设置的虹膜垫是一个解决问题，多种算法显示出非常高的精度，而开放式虹膜垫（正确评估）尚未解决。新创建的数据集，新的开源算法和评估协议可公开使用本文的期刊版本，提供了研究人员可以用来衡量这一重要问题的进度的实验文物。
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研究的目的：在生物社区，可见人类的特征是普遍和可行的验证和识别移动设备上。然而，驾驶员能够通过创造假人和人工生物识别来欺骗系统来欺骗这些特征。可见的生物识别系统遭遇了呈现攻击的高安全性风险。方法：在此期间，基于挑战的方法，特别是视线跟踪和瞳孔动态似乎比别人接触生物系统更加安全的方法。我们审查了探索凝视跟踪和瞳孔动态活力检测的现有工作。主要结果：本研究分析了视线跟踪和瞳孔动态演示攻击的各个方面，如国家的最先进的活跃度检测算法，各种文物，公共数据库的可访问性和标准化的在这方面的总结。此外，我们讨论了未来的工作和开放挑战，以基于基于挑战的系统创造安全的活力检测。
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匹配的非接触式指纹或手指照片到基于接触的指纹印象在Covid-19尾之后，由于非接触式采集的优越性卫生以及能够以足够的分辨率捕获指纹照片的低成本移动电话的广泛可用性用于验证目的。本文介绍了一个名为C2CL的端到端自动化系统，包括移动手指照片捕获应用，预处理和匹配算法，以处理抑制先前交叉匹配方法的挑战;即i）低脊谷非接触式指纹对比，II）不同卷，俯仰，偏航和手指的距离，III的距离，III）非线性扭曲的基于接触的指纹，和VI）智能手机的不同图像质量。相机。我们的预处理算法段，增强，尺度和不可接受的非接触式指纹，而我们的匹配算法提取细节和纹理表示。使用我们的移动捕获App获取的206个受理接触式2D指纹和基于相应的基于接触的指纹的DataSet和来自206个受试者（每个受试者的2拇指和2个索引手指的指纹）用于评估我们所提出的算法的跨数据库性能。此外，在3个公共数据集上的额外实验结果表明，最先进的与非接触式指纹匹配（焦油为96.67％至98.30％，= 0.01％的焦油）显着提高。
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通常，基于生物谱系的控制系统可能不依赖于各个预期行为或合作适当运行。相反，这种系统应该了解未经授权的访问尝试的恶意程序。文献中提供的一些作品建议通过步态识别方法来解决问题。这些方法旨在通过内在的可察觉功能来识别人类，尽管穿着衣服或配件。虽然该问题表示相对长时间的挑战，但是为处理问题的大多数技术存在与特征提取和低分类率相关的几个缺点，以及其他问题。然而，最近的深度学习方法是一种强大的一组工具，可以处理几乎任何图像和计算机视觉相关问题，为步态识别提供最重要的结果。因此，这项工作提供了通过步态认可的关于生物识别检测的最近作品的调查汇编，重点是深入学习方法，强调他们的益处，暴露出弱点。此外，它还呈现用于解决相关约束的数据集，方法和体系结构的分类和表征描述。
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这项研究提出了一种新的数据库和方法，以检测由于酒精，药物消耗和昏昏欲睡而导致的警报条件的减少，而近亲（NIR）眼球周围眼部图像。该研究的重点是确定外部因素对中枢神经系统（CNS）的影响。目的是分析这如何影响虹膜和学生运动行为，以及是否可以用标准的IRIS NIR捕获装置对这些更改进行分类。本文提出了修改的MobileNetV2，以对来自酒精/药物/嗜睡影响的受试者拍摄的虹膜NIR图像进行分类。结果表明，基于MobileNETV2的分类器可以在耐心等方面从饮酒和药物消耗后捕获的虹膜样品的不合适性条件，分别检测精度分别为91.3％和99.1％。嗜睡状况是最具挑战性的72.4％。对于属于FIT/UNFIT类的两类分组图像，该模型的准确度分别为94.0％和84.0％，使用的参数数量较小，而不是标准的深度学习网络算法。这项工作是开发自动系统以对“适合值班”进行分类并防止因酒精/吸毒和嗜睡而导致事故的生物识别应用程序迈出的一步。
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