虹膜呈现攻击检测综述

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作   者：

王财勇;  刘星雨;  房美玲;  赵光哲;  何召锋;  孙哲南; 

作者机构：

北京建筑大学机器人仿生与功能研究北京市重点实验室; 

关键词：

虹膜识别;  虹膜合成;  虹膜呈现攻击检测;  可解释性;  泛化性; 

期刊名称：

自动化学报

i s s n：

年卷期：

2024 年 002 期

页   码：

241-281

摘   要：

虹膜识别技术因唯一性、稳定性、非接触性、准确性等特性广泛应用于各类现实场景中.然而,现有的许多虹膜识别系统在认证过程中仍然容易遭受各种攻击的干扰,导致安全性方面可能存在风险隐患.在不同的攻击类型中,呈现攻击(Presentation attacks, PAs)由于出现在早期的虹膜图像获取阶段,且形式变化多端,因而虹膜呈现攻击检测(Iris presentation attack detection, IPAD)成为虹膜识别技术中首先需要解决的安全问题之一,得到了学术界和产业界的广泛重视.本综述是目前已知第一篇虹膜呈现攻击检测领域的中文综述,旨在帮助研究人员快速、全面地了解该领域的相关知识以及发展动态.总体来说,本文对虹膜呈现攻击检测的难点、术语和攻击类型、主流方法、公共数据集、比赛及可解释性等方面进行全面归纳.具体而言,首先介绍虹膜呈现攻击检测的背景、虹膜识别系统现存的安全漏洞与呈现攻击的目的.其次,按照是否使用额外硬件设备将检测方法分为基于硬件与基于软件的方法两大类,并在基于软件的方法中按照特征提取的方式作出进一步归纳和分析.此外,还整理了开源方法、可申请的公开数据集以及概括了历届相关比赛.最后,对虹膜呈现攻击检测未来可能的发展方向进行了展望.