虹膜呈现攻击检测（iPad）对于确保个人身份至关重要是广泛使用的虹膜识别系统。然而，由于在不受约束的环境中捕获和攻击样本之间的高视觉相关性，现有的iPad算法不会概括到看不见和跨域场景。虹膜眼镜图像复杂纹理和形态模式的这些相似之处进一步促进了性能降解。为了减轻这些缺点，本文提出了DFCanet：密集特征校准和注意力引导网络，其校准了与全球位于全球位于局部涂抹的虹膜模式。从特征校准卷积和剩余学习中振衡优势，DFCanet会生成特定于域的IRIS特征表示。由于校准特征映射中的一些通道包含更突出的信息，因此我们通过通道注意机制利用频道跨越渠道的鉴别特征学习。为了加强挑战我们所提出的模型，我们使DFCanet通过非统一和非归一化的眼虹膜图像运行。在挑战性跨域和域内场景中进行的广泛实验突出了一致的表现优势。与最先进的方法相比，DFCanet分别实现了基准IIITD CLI，IIIT CSD和NDCLD13数据库的性能显着提升。此外，已经引入了一种新的基于增量学习的方法，以克服解散的虹膜数据特征和数据稀缺。本文还追求了在各种跨域协议下进行评估的攻击类别下进行软镜头的具有挑战性的情景。该代码将公开可用。
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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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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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在这项工作中，我们设计了一个完全复杂的神经网络，用于虹膜识别的任务。与一般物体识别的问题不同，在实际值的神经网络可以用于提取相关特征的情况下，虹膜识别取决于从输入的虹膜纹理提取两个相位和幅度信息，以便更好地表示其生物识别内容。这需要提取和处理不能由实值神经网络有效处理的相位信息。在这方面，我们设计了一个完全复杂的神经网络，可以更好地捕获虹膜纹理的多尺度，多分辨率和多向阶段和多向阶段和幅度特征。我们展示了具有用于生成经典iRIscode的Gabor小波的提出的复合值虹膜识别网络的强烈对应关系;然而，所提出的方法使得能够为IRIS识别量身定制的自动复数特征学习的新能力。我们对三个基准数据集进行实验 - Nd-Crosssensor-2013，Casia-Iris-千和Ubiris.v2 - 并显示了拟议网络的虹膜识别任务的好处。我们利用可视化方案来传达复合网络的方式，与标准的实际网络相比，从虹膜纹理提取根本不同的特征。
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深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。
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我们提出了一种质量感知的多模式识别框架，其将来自多个生物特征的表示与不同的质量和样本数量相结合，以通过基于样本的质量提取互补识别信息来实现增加的识别准确性。我们通过使用以弱监督时尚估计的质量分数加权，为融合输入方式的质量意识框架，以融合输入方式的融合。此框架利用两个融合块，每个融合块由一组质量感知和聚合网络表示。除了架构修改外，我们还提出了两种特定于任务特定的损耗功能：多模式可分离性损失和多模式紧凑性损失。第一个损失确保了类的模态的表示具有可比的大小来提供更好的质量估计，而不同类别的多式数代表分布以实现嵌入空间中的最大判别。第二次丢失，被认为是正规化网络权重，通过规范框架来提高泛化性能。我们通过考虑由面部，虹膜和指纹方式组成的三个多模式数据集来评估性能。通过与最先进的算法进行比较来证明框架的功效。特别是，我们的框架优于BioMdata的模式的级别和得分级别融合超过30％以获得$ 10 ^ { - 4} $ 10 ^ { - 4} $的真正验收率。
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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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随着在我们日常生活中的面部识别系统的部署增加，面部呈现攻击检测（PAD）在保护面部识别系统中吸引了很多关注并发挥着关键作用。尽管通过在数据集中的手工制作和基于深度学习的方法方面取得了巨大表现，但在处理看不见场景时的性能下降。在这项工作中，我们提出了一种双流卷积神经网络（CNNS）框架。一个流适应四种学习频率滤波器，以学习频域中的特征，这些功能域不太受传感器/照明的变化的影响。另一个流利用RGB图像来补充频域的特征。此外，我们提出了分层关注模块集成，通过考虑CNN的不同层中的深度特征的性质，在不同阶段中加入来自两个流的信息。在数据集内和交叉数据集设置中评估所提出的方法，结果表明，我们所提出的方法在与最先进的最先进的最新的大多数实验装置中提高了最平移，包括明确为域适应设计的方法/换档问题。我们成功证明了我们提出的垫解决方案的设计，在一步的融合研究中，涉及我们所提出的学习频率分解，我们的分层注意模块设计和使用的损耗功能。培训码和预先接受训练的型号是公开发布的
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最近，面部生物识别是对传统认证系统的方便替代的巨大关注。因此，检测恶意尝试已经发现具有重要意义，导致面部抗欺骗〜（FAS），即面部呈现攻击检测。与手工制作的功能相反，深度特色学习和技术已经承诺急剧增加FAS系统的准确性，解决了实现这种系统的真实应用的关键挑战。因此，处理更广泛的发展以及准确的模型的新研究区越来越多地引起了研究界和行业的关注。在本文中，我们为自2017年以来对与基于深度特征的FAS方法相关的文献综合调查。在这一主题上阐明，基于各种特征和学习方法的语义分类。此外，我们以时间顺序排列，其进化进展和评估标准（数据集内集和数据集互联集合中集）覆盖了FAS的主要公共数据集。最后，我们讨论了开放的研究挑战和未来方向。
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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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第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。
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我们提出了一条新型的神经管道Msgazenet，该管道通过通过多发射框架利用眼睛解剖学信息来学习凝视的表示。我们提出的解决方案包括两个组件，首先是一个用于隔离解剖眼区域的网络，以及第二个用于多发达凝视估计的网络。眼睛区域的隔离是通过U-NET样式网络进行的，我们使用合成数据集训练该网络，该数据集包含可见眼球和虹膜区域的眼睛区域掩模。此阶段使用的合成数据集是一个由60,000张眼睛图像组成的新数据集，我们使用眼视线模拟器Unityeyes创建。然后将眼睛区域隔离网络转移到真实域，以生成真实世界图像的面具。为了成功进行转移，我们在训练过程中利用域随机化，这允许合成图像从较大的差异中受益，并在类似于伪影的增强的帮助下从更大的差异中受益。然后，生成的眼睛区域掩模与原始眼睛图像一起用作我们凝视估计网络的多式输入。我们在三个基准凝视估计数据集（Mpiigaze，Eyediap和Utmultiview）上评估框架，在那里我们通过分别获得7.57％和1.85％的性能，在Eyediap和Utmultiview数据集上设置了新的最新技术Mpiigaze的竞争性能。我们还研究了方法在数据中的噪声方面的鲁棒性，并证明我们的模型对噪声数据不太敏感。最后，我们执行各种实验，包括消融研究，以评估解决方案中不同组件和设计选择的贡献。
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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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由于其在保护面部识别系统免于演示攻击（PAS）中的至关重要的作用，因此面部抗散热器（FAS）最近引起了人们的关注。随着越来越现实的PA随着新颖类型的发展，由于其表示能力有限，基于手工特征的传统FAS方法变得不可靠。随着近十年来大规模学术数据集的出现，基于深度学习的FA实现了卓越的性能并占据了这一领域。但是，该领域的现有评论主要集中在手工制作的功能上，这些功能过时，对FAS社区的进步没有任何启发。在本文中，为了刺激未来的研究，我们对基于深度学习的FAS的最新进展进行了首次全面综述。它涵盖了几个新颖且有见地的组成部分：1）除了使用二进制标签的监督（例如，``0'''for pas vs.'1'），我们还通过像素智能监督（例如，伪深度图）调查了最新方法； 2）除了传统的数据内评估外，我们还收集和分析专门为域概括和开放式FAS设计的最新方法； 3）除了商用RGB摄像机外，我们还总结了多模式（例如，深度和红外线）或专门（例如，光场和闪存）传感器下的深度学习应用程序。我们通过强调当前的开放问题并突出潜在的前景来结束这项调查。
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面部面罩已成为减少Covid-19传输的主要方法之一。这使得面部识别（FR）成为一个具有挑战性的任务，因为掩模隐藏了几个面孔的鉴别特征。此外，面部呈现攻击检测（PAD）至关重要，以确保FR系统的安全性。与越来越多的蒙面的FR研究相比，尚未探索面部遮蔽攻击对垫的影响。因此，我们提出了与戴上面具的主题和攻击的真正面罩的新型攻击，以反映当前的现实情况。此外，本研究通过在不同的实验设置下使用七种最新的垫算法来研究屏蔽攻击对垫性能的影响。我们还评估FR系统漏洞屏蔽攻击。实验表明，真正掩盖的攻击对FR系统的操作和安全构成了严重威胁。
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手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。
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横梁面部识别（CFR）旨在识别个体，其中比较面部图像源自不同的感测模式，例如红外与可见的。虽然CFR由于与模态差距相关的面部外观的显着变化，但CFR具有比经典的面部识别更具挑战性，但它在具有有限或挑战的照明的场景中，以及在呈现攻击的情况下，它是优越的。与卷积神经网络（CNNS）相关的人工智能最近的进展使CFR的显着性能提高了。由此激励，这项调查的贡献是三倍。我们提供CFR的概述，目标是通过首先正式化CFR然后呈现具体相关的应用来比较不同光谱中捕获的面部图像。其次，我们探索合适的谱带进行识别和讨论最近的CFR方法，重点放在神经网络上。特别是，我们提出了提取和比较异构特征以及数据集的重新访问技术。我们枚举不同光谱和相关算法的优势和局限性。最后，我们讨论了研究挑战和未来的研究线。
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区分计算机生成（CG）和自然摄影图像（PG）图像对于验证数字图像的真实性和独创性至关重要。但是，最近的尖端生成方法使CG图像中的合成质量很高，这使得这项具有挑战性的任务变得更加棘手。为了解决这个问题，提出了具有深层质地和高频特征的联合学习策略，以进行CG图像检测。我们首先制定并深入分析CG和PG图像的不同采集过程。基于这样的发现，即图像采集中的多个不同模块将导致对图像中基于卷积神经网络（CNN）渲染的不同敏感性不一致，我们提出了一个深层纹理渲染模块，以增强纹理差异和歧视性纹理表示。具体而言，生成语义分割图来指导仿射转换操作，该操作用于恢复输入图像不同区域中的纹理。然后，原始图像和原始图像和渲染图像的高频组件的组合被馈入配备了注意机制的多支球神经网络，该神经网络分别优化了中间特征，并分别促进了空间和通道维度的痕量探索。在两个公共数据集和一个具有更现实和多样化图像的新构建的数据集上进行的广泛实验表明，所提出的方法的表现优于现有方法，从而明确的余量。此外，结果还证明了拟议方法后处理操作和生成对抗网络（GAN）生成的图像的检测鲁棒性和泛化能力。
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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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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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