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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Wonjun Kim (Konkuk University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.6
발행연도
2021.12
수록면
455 - 463 (9page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2021.10.6.455

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Face recognition and verification have been widely used for user authentication on various devices. To protect personal biometric information, face anti-spoofing techniques have been explored based on learning of the properties of various spoofing attacks against real faces. However, the direction of these studies has now encountered an important issue of validation for unseen types of spoofing attacks. Most methods have focused on revealing the differences between fake and real faces in a given dataset, but the performance significantly drops when such methods are tested on unseen samples that are different from those of the dataset used for training models. To cope with this limitation, several researchers have started to generalize the feature space across different datasets (i.e., free to the domain property). The goal of this paper is to provide a comprehensive review of face anti-spoofing methods with a systematic taxonomy, methodologies, and constructive prospects.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Face Anti-spoofing: General Process and Systematic Taxonomy
3. Face Anti-spoofing: Methodologies
4. Face Anti-spoofing: Performance
5. Conclusion
References

참고문헌 (43)

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