Detecção de spoofing facial: uma abordagem baseada nas máquinas de Boltzmann restritas

Abstract

A identificação de pessoas tem um papel essencial em nossa sociedade. Nos últimos anos, a Biometria vem se configurando como opção robusta e conveniente para este fim. Apesar da maior praticidade do reconhecimento facial, sistemas de reconhecimento pela face são os primeiros a sofrer com ataques de apresentação de caracter´ısticas sintéticas (fotografias) por meliantes (ataques de spoofing). Neste sentido, métodos capazes de detectar automaticamente se a face capturada pela câmera do sistema biométrico ´é real ou artificial se tornam indispensáveis. Neste trabalho propõe-se uma nova abordagem baseada no descritor LBP (local binary patterns) e nas máquinas de Boltzmann restritas para a extração das caracter´ısticas de textura mais relevantes das faces apresentadas a fim de detectar ataques de spoofing facial com maior acurácia. Resultados obtidos sobre a base de imagens NUAA indicam que o método proposto apresenta boas taxas de acerto, mesmo em casos de pouca variabilidade interclasse, como na base avaliada.

Keywords

• Reconhecimento facial
• Detecção de spoofing
• Máquinas de Boltzmann restritas
• Campos aletórios de Markov
• Métodos estocásticos e estatísticos.