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 |