Design and evaluate anti-spoofing algorithms for access control terminal based on facial biometrics

Abstract

En las últimas décadas, hemos sido testigos de la evolución de la tecnología biométrica desde los primeros trabajos pioneros en reconocimiento facial y de voz, hasta el estado actual de desarrollo. Los sistemas de reconocimiento biométrico han supuesto una revolución en el mundo del control de acceso, ofreciendo una serie de oportunidades y servicios a una población cada vez más necesitada de procesos de identificación. Este camino de evolución tecnológica ha llevado, por su propio progreso natural, a abordar nuevas problemáticas emergentes relacionadas con ataques de suplantación de identidad o spoof. La suplantación de identidad no es algo nuevo; el intento de hacerse pasar por otra persona para sacar provecho de alguna manera es algo que siempre ha estado presente. Este tipo de ataques de presentación se refiere a la capacidad de engañar a un sistema biométrico para que reconozca a un usuario ilegítimo como genuino mediante la presentación de un artefacto, una versión sintética falsificada de un rasgo biométrico, al sensor. Este trabajo tiene como objetivo el diseño, implementación y evaluación de algoritmos para la detección de ataques de suplantación de identidad a través de imágenes capturadas por sensores convencionales (RGB) y cámaras de estereovisión (IR). En este trabajo se han conseguido desarrollar y evaluar diferentes algoritmos anti-spoofing relacionados con reglas heurísticas, llevando a cabo la implementación final y testeo sobre terminales biométricos de una de ellas, denominada Sobel3D. Se ha recopilado una base de datos extensa sobre intentos de acceso genuinos y de spoofing, que abarquen situaciones bajo, entre otras casuísticas, diversas fuentes lumínicas y usuarios portando mascarillas. Las vías heurísticas se han demostrado como limitadas en cuanto a la performance obtenida de algoritmos anti-spoofing.

In recent decades, we have witnessed the evolution of biometric technology from the first pioneering works in face and voice recognition to the current state of development. Biometric recognition systems have brought about a revolution in the world of access control, offering a series of opportunities and services to a population increasingly in need of identification processes. This path of technological evolution has led, by its own natural progress, to address new emerging problems related to spoofing attacks. Spoofing is not a new thing; the attempt to impersonate another person to profit in some way is something that has always been an actual concern. This type of presentation attack refers to the ability to fool a biometric system into recognizing an illegitimate user as a genuine one by means of presenting a synthetic forged version of the original biometric trait to the sensor. The aim of the present work is to design, implement and evaluate algorithms for the detection of spoofing attacks from images captured with conventional image sensors (RGB) and stereo IR cameras. In this work different anti-spoofing algorithms related to heuristic rules have been developed and evaluated, as a result, a final implementation and testing of a proposed algorithm solution has been carried out on a biometric terminal, known as Sobel3D. An extensive database on genuine access attempts and spoofing has been compiled, covering situations under various lightning conditions and users wearing masks. Heuristic pathways have been shown to be limited in terms of performance obtained from anti-spoofing algorithms.