Dissertação

Detection of Attacks to Face Recognition Systems EVALUATED

Sistemas de reconhecimento facial são cada vez mais relevantes na sociedade actual, sendo maioritariamente utilizados como medida de segurança. Desde itens do quotidiano, como os telemóveis, até sistemas cuja segurança é crucial, como o controlo de acesso aos aeroportos, são exemplos da utilidade do reconhecimento facial. Devido à sua popularidade, estes sistemas biométricos são vulneráveis a uma vasta gama de ataques, que se têm tornado cada vez mais complexos. O objectivo desta tese é o desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de intrusões, conhecidas como Ataques de Apresentação. Para este propósito, as contribuições do estado da arte são revistas de forma a compreender as suas principais limitações. O deep learning atinge um alto desempenho, o que consequentemente tem vindo a aumentar a sua popularidade. Assim, uma abordagem baseada em transferência usando o modelo de uma CNN previamente treinada é apresentada. Esta rede é então adaptada e optimizada. Ao longo do processo, uma nova abordagem implementando uma camada que se baseia na análise de vídeo é proposta. Esta distingue-se da usual análise de frame, sendo usada para classificação de acções, e é conhecida como LSTM. Para além disso, uma comparação com outros algoritmos do estado da arte é feita, o método proposto atinge uma taxa de erro de 1,09%. Finalmente, uma conclusão sobre os ataques a sistemas de reconhecimento facial é traçada, constatando a razão pela qual este tópico é ainda um problema em aberto, apesar do alto desempenho atingido por vários algoritmos do estado da arte.
Reconhecimento Facial, Sistemas Biométricos, Ataques de Apresentação, Transferência de Conhecimento, Rede Neuronal, LSTM

Novembro 15, 2018, 11:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Paulo Luís Serras Lobato Correia

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar