Sie befinden Sich nicht im Netzwerk der Universität Paderborn. Der Zugriff auf elektronische Ressourcen ist gegebenenfalls nur via VPN oder Shibboleth (DFN-AAI) möglich. mehr Informationen...
Ergebnis 10 von 14
2019 4th International Conference on Electrical Information and Communication Technology (EICT), 2019, p.1-6
2019

Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Efficient two stage approach to detect face liveness : Motion based and Deep learning based
Ist Teil von
  • 2019 4th International Conference on Electrical Information and Communication Technology (EICT), 2019, p.1-6
Ort / Verlag
IEEE
Erscheinungsjahr
2019
Link zum Volltext
Quelle
IEL
Beschreibungen/Notizen
  • Face liveness detection is a big challenge for the researcher. Face recognition based security system suffer from spoofing attack, because of lacking of proper face liveness detection system. In this paper, we proposed a new approach to prevent spoofing attack with a two stage approach, one is motion based and another is deep learning based. The network is train on ROSE-Youtu Face Liveness Detection Database. The whole model is test on real time videos from webcam. This combine approach gives a better performance than other approaches in ROSE-Youtu Face Liveness Detection Database. Our proposed model gives an accuracy of 95.44% and error rate of 4.56% which is better than existing models on ROSE-Youtu Face Liveness Detection Database.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
DOI: 10.1109/EICT48899.2019.9068813
Titel-ID: cdi_ieee_primary_9068813

Weiterführende Literatur

Empfehlungen zum selben Thema automatisch vorgeschlagen von bX