How far did we get in face spoofing detection?

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorSouza, Luiz-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Luciano-
Autor(es): dc.creatorPamplona, Mauricio-
Autor(es): dc.creatorPapa, Joao-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-03-10T23:47:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-03-10T23:47:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2018-11-26-
Data de envio: dc.date.issued2018-11-26-
Data de envio: dc.date.issued2018-06-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2018.04.013-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/160335-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/160335-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionProcesso FAPESP: 2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionProcesso FAPESP: 2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionProcesso FAPESP: 2016/19403-6-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306166/2014-3-
Descrição: dc.descriptionThe growing use of control access systems based on face recognition shed light over the need for even more accurate systems to detect face spoofing attacks. In this paper, an extensive analysis on face spoofing detection works published in the last decade is presented. The analyzed works are categorized by their fundamental parts, i.e., descriptors and classifiers. This structured survey also brings a comparative performance analysis of the works considering the most important public data sets in the field. The methodology followed in this work is particularly relevant to observe temporal evolution of the field, trends in the existing approaches, to discuss still opened issues, and to propose new perspectives for the future of face spoofing detection.-
Formato: dc.format368-381-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherElsevier B.V.-
Relação: dc.relationEngineering Applications Of Artificial Intelligence-
Relação: dc.relation0,874-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectFace spoofing-
Palavras-chave: dc.subjectFace recognition-
Palavras-chave: dc.subjectSurvey-
Palavras-chave: dc.subjectSpoofing attack-
Título: dc.titleHow far did we get in face spoofing detection?-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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