A countermeasure method for video-based face spoofing attacks
Allan da Silva Pinto · 2013
Spoofing attacks can be easily accomplished in a facial biometric system wherein users without access privileges attempt to authenticate themselves as valid users, in which an impostor needs only a photograph or a video with facial information of a legitimate user.Even with recent advances in biometrics, information forensics and security, vulnerability of facial biometric systems against spoofing attack is still an open problem.Even though several methods have been proposed for photo-based spoofing attack detection, attacks performed with videos have been vastly overlooked, which hinders the use of facial biometric systems in modern applications.In this dissertation, we present an algorithm for video-based spoofing attack detection through the analysis of global information which is invariant to the video content, since we discard video contents and only analyze content-independent noise signatures present in the video related to the acquisition unique processes.Our approach takes advantage of noise signatures generated by the recaptured video to distinguish between fake and valid access videos.To capture noise properties and obtain a compact representation of them, we use the Fourier spectrum followed by the computation of video visual rhythms and the extraction of different characterization methods (e.g., histogram of oriented gradients, local binary patterns and gray-level cooccurrence matrices), used as feature descriptors.To evaluate the effectiveness of the proposed approach, we introduce the novel Unicamp Video-Attack Database (UVAD) which comprises 14,870 videos composed of real access and spoofing attack videos.In addition, we evaluate the proposed method using the Replay-Attack Database, which contain photo-based and video-based face spoofing attacks.ix ResumoAtaques de falsificação constituem um tipo de ataque que pode ser facilmente realizado em um sistema de biometria de face por usuários sem privilégios de acesso que tentam se autenticar como usuários válidos ou legítimos.Para isto, o usuário impostor necessita de apenas uma fotografia ou um vídeo com as informações faciais de um usuário legítimo, alvo do ataque, que pode ser obtido em redes sociais, páginas pessoais, entre outros.Mesmo com os recentes avanços nas áreas de biometria, forense e segurança da informação, a vulnerabilidade dos sistemas de biometria de face frente a ataques de falsificação de face é ainda um problema em aberto.Embora diversos métodos têm sido propostos para detectar ataques realizados com fotografias, o problema de detecção de ataques realizados com vídeos e modelos 3D tem sido desconsiderados, o que limita o poder de defesa e contramedidas dos sistemas de autenticação de aplicações modernas, principalmente em aplicações à web e dispositivos móveis.Nesta dissertação, nós apresentamos um método para detecção de ataque de falsificação de face realizado com vídeo que utiliza as informações globais presentes nos vídeos, sendo invariante ao conteúdo.Em nosso método, calculamos e analisamos a assinatura de ruído presente no vídeo, gerado pela sua recaptura, para distinguir vídeos de acessos válidos de vídeos falsos.Para capturar as propriedades de ruído e obter uma compacta representação, nós usamos o espectro de Fourier seguido do cálculo do ritmo visual do vídeo e da extração de características por meio de diferentes métodos de caracterização (e.g., histogramas de gradientes orientados, padrões binários locais e matrizes de co-ocorrência em tons de cinza).Para avaliar a efetividade da abordagem proposta, nós construímos a base de dados Unicamp Video-Attack Database (UVAD) que consiste de 14.870 vídeos de acesso válido e de tentativas de ataque.Além disso, nós avaliamos o método proposto usando o Replay-Attack Database, o qual contém tentativas de ataques de falsificação realizados com fotografias e vídeos.xi of Logistics and Infrastructure for Education (Basic Cycle), the institutes of Computing, Economy, Biology, and Mathematics, Statistics and Scientific Computing for having granted appropriated places to carry out the shooting.Finally, I thank the professor Rodolfo Azevedo by providing the tablets used in the experiments.I thank all the professors with whom I took classes during the master's program and xiii the friends and colleagues of the laboratory for support and reception upon my arrival at Unicamp.Our daily experience in the laboratory taught me many things that contributed to my professional and personal growth.I thank Institute of Computing and Recod Laboratory for providing all infrastructure needed for the execution of this work.I also