Face Recognition and Face Spoofing Detection Using 3D Model - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Face Recognition and Face Spoofing Detection Using 3D Model

Reconnaissance faciale et détection de l’usurpation d‘identité par l’utilisation d’un modèle

Résumé

The improvement of imaging technology leads us to an era in which user's faces can be acknowledged as a biometric proof of authentication toward an automatic system. Visible imagery is naturally the first option for every facial recognition system. However, visible imagery has two major drawbacks that make the identification systems vulnerable: its dependency on the light source and its incompetence toward face-spoofing attacks. The first part of this study aims to construct a solution against the face-spoofing attack with minimum equipment required. The face recognition solution for smartphones is our hardest use-case because of the uncalibrated camera and unpredictable behaviors of users. From a set of video's frames, the method builds a 3D model of the head using a dedicated reconstruction scheme. This model is highly effective against photo-attack as differences between a real object and an image is truly large. The video attack can be detected by examining the synchronization between the prior motion of the smartphone (explored by motion sensors) and the captured-motion calculated by the 3D reconstruction process. In thermal imagery where the emission source of the spectrum is human's face, the detection of all types of face-spoofing attack is trivial, and the illumination conditions do not affect thermal images. Though, in general, thermal images present less information than visible images. In our second study, we aim to improve the performance of thermal face- recognition method using a 3D model of the vascular network computed from an infrared video.
L'amélioration des technologies d'imagerie nous conduit à une ère où le visage de l'utilisateur peut être reconnu comme une preuve d'authentification. L'imagerie dans le visible est naturellement la première option pour tout système de reconnaissance faciale. Cependant, cette technique présente deux inconvénients majeurs qui rendent le système d'identification vulnérable : sa dépendance à l'égard de la source lumineuse et la difficulté à détecter la projection d’un visage. La solution de reconnaissance faciale pour smartphones est le cas d'utilisation choisi. À partir d'un ensemble d'images vidéo, la méthode construit un modèle 3D de la tête en utilisant un schéma de reconstruction dédié. Cette méthode est très efficace contre les attaques par photographie, car les différences entre un visage et une image sont importantes. L'attaque par vidéo peut être détectée en déterminant une désynchronisation entre le mouvement du smartphone et le mouvement capturé par le processus de reconstruction 3D. En imagerie thermique où la source d'émission du spectre est le visage humain, la détection de tous les types d'attaques par projection du visage est facile et les conditions d'éclairage n'affectent pas les images thermiques. Dans notre deuxième étude, nous visons à améliorer la performance de la méthode de reconnaissance faciale thermique à l'aide d'un modèle 3D du réseau vasculaire calculé à partir d'une vidéo infrarouge. De nombreuses expérimentations sur des données réelles ont souligné la pertinence de l'approche proposée.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03616638 , version 1 (22-03-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03616638 , version 1

Citer

Kim Trong Nguyen. Face Recognition and Face Spoofing Detection Using 3D Model. Image Processing [eess.IV]. Université de Technologie de Troyes, 2019. English. ⟨NNT : 2019TROY0012⟩. ⟨tel-03616638⟩
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