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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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光学相干断层扫描（OCT）对指纹成像的技术为捕获皮肤层深度信息的能力而为指纹识别开辟了新的研究潜力。如果可以充分利用深度信息，则可以开发健壮和高安全性自动指纹识别系统（AFRSS）。然而，在现有的研究中，基于深度信息的表现攻击检测（PAD）和地下指纹重建被视为两个独立的分支，从而导致AFRS构建的高计算和复杂性。因此，本文提出了一个基于OCT的统一表示模型指纹垫和地下指纹重建。首先，我们设计了一个新型的语义分割网络，该网络仅通过基于OCT的指纹的真实手指切片训练，以从这些切片（也称为B扫描）中提取多个地下结构。从网络中得出的潜在代码直接用于有效检测PA，因为它们包含丰富的地下生物学信息，该信息与PA材料独立，并且对未知PA具有强大的鲁棒性。同时，采用了分段的地下结构来重建多个地下2D指纹。通过使用基于传统2D指纹的现有成熟技术，可以轻松实现识别。广泛的实验是在我们自己已建立的数据库上进行的，该数据库是最大的基于OCT的指纹数据库，具有2449卷。在PAD任务中，我们的方法可以从最先进的方法中提高0.33％的ACC。对于重建性能，我们的方法以0.834 miou和0.937 pa的形式达到了最佳性能。通过与表面2D指纹的识别性能进行比较，我们提出的方法对高质量地下指纹重建的有效性得到了进一步证明。
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指纹证据在识别个人的刑事调查中起着重要作用。尽管已经提出了各种指纹分类和特征提取的技术，但指纹的自动指纹识别仍处于最早的阶段。传统\ textIt {自动指纹识别系统}（AFIS）的性能取决于有效的小小的点，并且仍然需要人类的专家协助在功能提取和识别阶段。基于这种动机，我们提出了一种基于生成对抗网络和一声学习技术（FIGO）的指纹识别方法。我们的解决方案包含两个组件：指纹增强层和指纹识别层。首先，我们提出了一个PIX2PIX模型，将低质量的指纹图像转换为直接在指纹增强层中的Pixel的高水平的指纹图像像素。通过提出的增强算法，指纹识别模型的性能得到了显着提高。此外，我们通过观察指纹设备的识别精度来开发基于Gabor过滤器的另一种现有解决方案，作为与建议模型进行比较的基准。实验结果表明，我们提出的PIX2PIX模型比指纹识别的基线方法具有更好的支持。其次，我们使用单次学习方法在指纹识别过程中构建一个完全自动化的指纹特征提取模型。两个具有共享权重和参数的双卷积神经网络（CNN）用于在此过程中获得特征向量。使用提出的方法，我们证明只能以高精度从一个培训样本中学习必要的信息。
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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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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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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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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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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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由于技术成本的降低和卫星发射的增加，卫星图像变得越来越流行和更容易获得。除了提供仁慈的目的外，还可以出于恶意原因（例如错误信息）使用卫星数据。事实上，可以依靠一般图像编辑工具来轻松操纵卫星图像。此外，随着深层神经网络（DNN）的激增，可以生成属于各种领域的现实合成图像，与合成生成的卫星图像的扩散有关的其他威胁正在出现。在本文中，我们回顾了关于卫星图像的产生和操纵的最新技术（SOTA）。特别是，我们既关注从头开始的合成卫星图像的产生，又要通过图像转移技术对卫星图像进行语义操纵，包括从一种类型的传感器到另一种传感器获得的图像的转换。我们还描述了迄今已研究的法医检测技术，以对合成图像伪造进行分类和检测。虽然我们主要集中在法医技术上明确定制的，该技术是针对AI生成的合成内容物的检测，但我们还审查了一些用于一般剪接检测的方法，这些方法原则上也可以用于发现AI操纵图像
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合成孔径雷达（SAR）图像是各种任务的有价值资产。在过去的几年里，许多网站以易于管理产品的形式免费提供它们，倾向于在SAR领域的广泛扩散和研究工作。这些机会的缺点是，这些图像可能会被恶意用户暴露于伪造和操纵，提高对他们的诚信和可信度的新担忧。到目前为止，多媒体取证文献提出了各种技术来定位自然照片中的操纵，但从未调查过SAR图像的完整性评估。此任务构成了新的挑战，因为SAR图像是由处理链完全不同于自然照片的图像。这意味着对于自然图像开发的许多取证方法不保证成功。在本文中，我们研究了SAR图像拼接定位问题的问题。我们的目标是本地化已经复制和粘贴了从另一个图像复制和粘贴的幅度SAR图像的区域，可能正在进行该过程中的某种编辑。为此，我们利用卷积神经网络（CNN）来提取在分析的输入的处理迹线中突出的指纹突出显示。然后，我们检查该指纹以产生二进制篡改掩模，指示拼接攻击下的像素区域。结果表明，我们提出的方法，针对SAR信号的性质量身定制，提供比为自然图像开发的最先进的法医工具更好的表现。
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