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Attacking Face Recognition With T-Shirts: Database, Vulnerability Assessment, and Detection

计算机科学 生物识别 面部识别系统 面子(社会学概念) 计算机安全 人工智能 介绍(产科) 人脸识别大挑战 人脸检测 认证(法律) 脆弱性(计算) 模式识别(心理学) 社会科学 社会学 医学 放射科
作者
Mathias Ibsen,Christian Rathgeb,Fabian Brechtel,Ruben Klepp,Katrin Pöppelmann,Anjith George,Sébastien Marcel,Christoph Busch
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11: 57867-57879 被引量:5
标识
DOI:10.1109/access.2023.3282780
摘要

Face recognition systems are widely deployed for biometric authentication. Despite this, it is well-known that, without any safeguards, face recognition systems are highly vulnerable to presentation attacks. In response to this security issue, several promising methods for detecting presentation attacks have been proposed which show high performance on existing benchmarks. However, an ongoing challenge is the generalization of presentation attack detection methods to unseen and new attack types. To this end, we propose a new T-shirt Face Presentation Attack (TFPA) database of 1,608 T-shirt attacks using 100 unique presentation attack instruments. In an extensive evaluation, we show that this type of attack can compromise the security of face recognition systems and that some state-of-the-art attack detection mechanisms trained on popular benchmarks fail to robustly generalize to the new attacks. Further, we propose three new methods for detecting T-shirt attack images, one which relies on the statistical differences between depth maps of bona fide images and T-shirt attacks, an anomaly detection approach trained on features only extracted from bona fide RGB images, and a fusion approach which achieves competitive detection performance.
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