Biometric has been increasing in relevance these days since it can be used for several applications such as access control for instance. Unfortunately, with the increased deployment of biometric applications, we observe an increase of attacks. Therefore, algorithms to detect such attacks (Presentation Attack Detection (PAD)) have been increasing in relevance. The LivDet-2020 competition which focuses on Presentation Attacks Detection (PAD) algorithms have shown still open problems, specially for unknown attacks scenarios. In order to improve the robustness of biometric systems, it is crucial to improve PAD methods. This can be achieved by augmenting the number of presentation attack instruments (PAI) and bona fide images that are used to train such algorithms. Unfortunately, the capture and creation of presentation attack instruments and even the capture of bona fide images is sometimes complex to achieve. This paper proposes a novel PAI synthetically created (SPI-PAI) using four state-of-the-art GAN algorithms (cGAN, WGAN, WGAN-GP, and StyleGAN2) and a small set of periocular NIR images. A benchmark between GAN algorithms is performed using the Frechet Inception Distance (FID) between the generated images and the original images used for training. The best PAD algorithm reported by the LivDet-2020 competition was tested for us using the synthetic PAI which was obtained with the StyleGAN2 algorithm. Surprisingly, The PAD algorithm was not able to detect the synthetic images as a Presentation Attack, categorizing all of them as bona fide. Such results demonstrated the feasibility of synthetic images to fool presentation attacks detection algorithms and the need for such algorithms to be constantly updated and trained with a larger number of images and PAI scenarios.


翻译:不幸的是,随着生物鉴别应用程序的部署增加,我们观察到攻击次数的增加。因此,检测这类攻击的算法(即感应攻击检测(PAD))在相关性方面一直在增加。利夫代特-2020竞争侧重于演示攻击检测(PAD)算法,显示目前仍然存在着一些尚未解决的问题。为了提高生物鉴别系统的稳健性,改进PAD方法至关重要。这可以通过增加演示攻击工具(PAI)和用于培训这种算法的善意图像的数量来实现。不幸的是,获取和创建演示攻击工具甚至获取善意图像的算法(PAD)有时也越来越具有关联性。本文提出了一个新的PAI合成合成创建(SPI-PAI)算法,它使用四种最先进的GAN、WGANAN、WGAN-GP和SystelGAN2算法算法算法,以及一套小型的PILOIIR图象来增加数字。GAN算法在使用FREGADA图像的原始和SLIADA中进行了一个基准,用于对SLIA的升级和SLADA的精度的精度测试。通过SLADADADA的原始的精度图像进行这种测算法的测算法的测算法的测算法的测算法。

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