Spoofing Attack Detection in Videos Using Fourier Transformation and Gradient-Based Descriptors
푸리에 변환과 그래디언트 기반 구분자를 이용한 위변조 영상 검출
- 주제(키워드) 도움말 비디오 기반 얼굴 위변조 , 얼굴 인식 , 푸리에 변환 , SIFT 구분자 , HoG 구분자 , SVM 분류기
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박운상
- 발행년도 2016
- 학위수여년월 2016. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000058993
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
Biometric recognition systems have been widely used for information security. Some of the most popular biometric traits are fingerprint and face due to their high recognition accuracies. However, security systems using face recognition are vulnerable to spoofing attacks using the photo copies or recorded videoes of the authentic users. We propose a fast and robust method to detect video-based spoofing attacks. The proposed method uses only three sequential frames containing user’s face. We used not only the Fourier transformation in order to get frequency image but also a gradient-based descriptor to figure out which parts in the frequency image are effective for detecting spoofing attacks. Exerimental results with a database of 200 valid videos and 200 spoof videos showed 99.75% detection accuracy using linear SVM.
more초록/요약
생체인식 기반의 보안 시스템은 이미 널리 사용되고 있으며, 그 중 지문과 얼굴의 특성을 이용한 생체인식 시스템의 경우 높은 인식율로 인해 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 얼굴인식을 이용한 보안 시스템의 경우 접근이 허가된 사용자의 얼굴이 나오는 사진이나 동영상을 이용한 공격에 매우 취약하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 비인가 인원이 인가된 인원의 얼굴이 나오는 비디오를 이용하여 보안 시스템에 접근할 경우 해당 공격 시도를 실시간으로 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 얼굴을 포함한 연속된 3개의 Frame만을 사용하며, 고주파 대역에서의 노이즈를 검출하기 위해 푸리에 변환을 사용한다. 그리고 주파수 영상에서 검출에 효과적인 고주파 영역을 찾기위해 그래디언트 기반의 구분자를 사용한다. 제안하는 방법을 이용하여 400개의 실제 및 위변조 비디오 영상을 대상으로 분류 실험을 한 결과 99.75%의 정확도를 보였다.
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