SavedAdd your journal

Journals / Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi / 2022 / Cilt: 15 - Sayı: 1

Farklı Renk Kanallarında Üretilen Doku Özniteliklerinin Yüz Sahteciliği Tespiti Başarımına Etkisinin İncelenmesi

Asuman GÜNAY YILMAZ
Uğur TURHAL
Vasif NABİYEV
Pages
56–65
Publication Date
2022-06-27
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

CASIA ve Replay-Attack veri setleri üzerinde yapılan deneylerde farklı kanallardan çıkarılan öznitelik birleşimlerinin yüz sahteciliği tespitinde başarılı olduğu görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Yüz tanıma sistemleri temassız olmaları ve kullanım kolaylığından dolayı pek çok uygulamada kendine yer bulmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, farklı renk uzaylarındaki kanallardan çıkarılan doku özniteliklerinin yüz sahteciliği tespitindeki başarımı incelenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:CASIA ve Replay-Attack veri setleri üzerinde yapılan deneylerde farklı kanallardan çıkarılan öznitelik birleşimlerinin yüz sahteciliği tespitinde başarılı olduğu görülmüştür.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yüz sahteciliği tespiti · renkli doku analizi · yerel ikili örüntüler

Özet

Yüz tanıma sistemleri temassız olmaları ve kullanım kolaylığından dolayı pek çok uygulamada kendine yer bulmaktadır. Fakat teknolojinin gelişimi ve bilgiye erişimin kolaylaşması nedeniyle bu sistemler, sahte yüzler kullanılarak yapılan saldırılara karşı dayanıksızdır. Bu çalışmada, farklı renk uzaylarındaki kanallardan çıkarılan doku özniteliklerinin yüz sahteciliği tespitindeki başarımı incelenmiştir. Bu amaçla HSV, YCbCr ve daha önceden bu alanda kullanılmayan L*a*b* renk uzaylarının kanallarından çıkarılan çok seviyeli yerel ikili örüntü özniteliklerinin çeşitli birleşimleri ile yüz sahtecilik tespiti gerçekleştirilmiştir. Öznitelik vektörleri temel bileşenler analizi ile küçültülüp, destek vektör makinesi sınıflayıcısının eğitiminde kullanılmıştır. CASIA ve Replay-Attack veri setleri üzerinde yapılan deneylerde farklı kanallardan çıkarılan öznitelik birleşimlerinin yüz sahteciliği tespitinde başarılı olduğu görülmüştür.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, A. G., TURHAL, U., NABİYEV, V. (2022). Farklı Renk Kanallarında Üretilen Doku Özniteliklerinin Yüz Sahteciliği Tespiti Başarımına Etkisinin İncelenmesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 1, 56–65. https://ajindex.com/articles/812041

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. De Freitas Pereira, T., Komulainen, J., Anjos, A., De Martino, J. M., Hadid, A., Pietikäinen, M., Marcel, S., Face liveness detection using dynamic texture, EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2, 2014,
  2. Boulkenafet, Z., Komulainen, J., Hadid, A., Face anti-spoofing based on color texture analysis, Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 2015, pp. 2636–2640.
  3. Parveen, S., Ahmad, S. M. S., Abbas, N. H., Adnan, W. A. W., Hanafi, M., Naeem, N., Face liveness detection using dynamic local ternary pattern, Computers, 5(2), 2016, pp. 1–15.
  4. Zhang, L. B., Peng, F., Qin, L., Long, M., Face spoofing detection based on color texture Markov feature and support vector machine recursive feature elimination, Journal of Visual Communication and Image Representation, 51, 2018, pp. 56–69.
  5. Boulkenafet, Z., Komulainen, J., Hadid, A., On the generalization of color texture-based face anti-spoofing, Image and Vision Computing, 77, 2018, pp.1–9
  6. Li, L., Feng, X., Xia, Z., Jiang, X., Hadid, A., Face spoofing detection with local binary pattern network, Journal of Visual Communication and Image Representation, 54, 2018, pp.182–192.
  7. Li, L., Feng, X., Jiang, X., Xia, Z., Hadid, A., Face anti-spoofing via deep local binary patterns, Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 2018, pp.101–105.
  8. Li, H., He, P., Wang, S., Rocha, A., Jiang, X., Kot, A. C., Learning Generalized Deep Feature Representation for Face Anti-Spoofing, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 13(10), 2018, pp.2639–2652.
  9. Chingovska, I., Anjos, A., Marcel, S., On the effectiveness of local binary patterns in face anti-spoofing, Proceedings of the International Conference of the Biometrics Special Interest Group, BIOSIG 2012, 2012
  10. Määttä, J., Hadid, A., Pietikäinen, M., Face spoofing detection from single images using micro-texture analysis, International Joint Conference on Biometrics, IJCB, 2011.
  11. Boulkenafet, Z., Komulainen, J., Hadid, A., Face Spoofing Detection Using Colour Texture Analysis, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 11(8),