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深度学习方法显著提高了指纹呈现攻击检测 (FPAD) 的安全认证. 本综述对最近的深度学习FPAD技术,数据集和指标进行了分类,强调了未来的研究方向.

科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 生物识别信息 生物识别信息
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 指纹认证系统面临安全漏洞,需要采取强有力的反伪造措施.
  • 传统的手工制作的指纹呈现攻击检测 (FPAD) 基于特征的方法缺乏泛化.
  • 近年来,深度学习方法已成为FPAD的主导和高性能范式.

研究的目的:

  • 提供基于深度学习的指纹呈现攻击检测 (FPAD) 方法的全面概述.
  • 分类和分析深度学习 (FPAD) 的最新进展.
  • 讨论用于评估FPAD技术的基准指标和可用的数据集.

主要方法:

  • 文献综述专注于基于深度学习的FPAD技术.
  • 基于网络架构,特征提取或学习策略的方法的分类.
  • 分析现场使用的绩效指标和公开可用的数据集.

主要成果:

  • 与传统方法相比,深度学习方法表现出卓越的性能和概括能力.
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  • 标准化的基准指标和数据集对于可复制的研究和比较至关重要.
关键词:
生物识别信息 生物识别信息深度学习是一种深度学习.指纹呈现攻击检测攻击检测

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结论:

  • 基于深度学习的FPAD对于安全的生物识别身份验证至关重要.
  • 需要进一步的研究来解决剩余的挑战,并探索新的深度学习架构.
  • 标准化的评估协议和数据集将加速该领域的进展.