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人脸认证中对抗人脸假冒欺骗方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
Acknowledgements第8-13页
Glossary of abbreviations第13-14页
1 INTRODUCTION第14-20页
    1.1 Research background and significance第14-15页
    1.2 Face Anti-Spoofing第15-17页
    1.3 Impostor Attacks against Face Biometric第17-18页
    1.4 Contribution of the Thesis第18-19页
    1.5 Outline and Goals of Thesis第19-20页
2 BACKGROUND KNOWLEDGE OF FACE SPOOFING第20-34页
    2.1 Kinds of Face Spoofing Attacks第20-22页
        2.1.1 Printed Photo Attacks第20-21页
        2.1.2 Face Video Attacks第21页
        2.1.3 3D Mask Attacks第21-22页
    2.2 Face Anti-Spoofing Feature Extraction第22-31页
        2.2.1 Local Binary Patterns (LBP-TOP)第22-24页
        2.2.2 2D Convolutional Neural Network第24-29页
        2.2.3 Global Motion Detection第29-30页
        2.2.4 Artifacts and Fixed Pattern Noise第30-31页
    2.3 Pattern Classification Techniques第31-34页
        2.3.1 Support Vector Machine第31-34页
3 CNN LBP-TOP FACE ANTI-SPOOFING METHODOLOGY第34-46页
    3.1 Face Anti-Spoofing Methods第34-37页
        3.1.1 Texture Based Categorization第34-35页
        3.1.2 Motion Based Categorization第35-36页
        3.1.3 3D-Shape Categorization第36页
        3.1.4 Multi-Spectral Reflectance第36-37页
    3.2 Proposed Framework第37-38页
    3.3 Face Anti-spoofing Pre-Processing第38-39页
    3.4 Face Detection and Frame Selection第39-42页
    3.5 Multi-view Face Detection第42-44页
    3.6 Analysis of Computational Complexity第44-46页
4 EXPERIMENTAL RESULTS第46-58页
    4.1 Experiment objectives and performance metric第46-47页
    4.2 Dataset Details第47-51页
        4.2.1 REPLAY-ATTACK Dataset第47-49页
        4.2.2 CASIA Dataset第49-50页
        4.2.3 Local Dataset第50-51页
    4.3 Classification Results第51-58页
        4.3.1 Results for REPLAY-ATTACK Dataset第52-53页
        4.3.2 Results for CASIA Dataset第53-56页
        4.3.3 Results for Local Dataset第56-58页
5 CONCLUSION AND FUTURE WORKS第58-62页
    5.1 Conclusion第58-59页
    5.2 Possible future directions第59-62页
6 REFERENCES第62-66页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第66页

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