Face Presentation Attack Detection via Spatiotemporal Autoencoder

Wide usage of biometric authentication systems engages attackers. Face presentation attacks try to deceive the machine learning-based system via malicious inputs to the sensor employing tools such as a face mask or photo. Presentation attacks threaten the deployment of face recognition systems to the real-world since security is a priority for an authentication system. In this paper, we propose a Convolutional Long Short Term Memory (ConvLSTM) based Spatiotemporal Autoencoder model. The proposed model only employs the real samples to train the model by minimizing the reconstruction error. The model learns to reconstruct real samples; thus, reconstruct attack samples with higher reconstruction error. The model classifies whether a sample is genuine or not via the scoring function based on the reconstruction error. The proposed model reduces the half total error rate by 22% compared to the commonly used methods in the literature. Keywords—deep learning, autoencoder, spatiotemporal information, face presentation attack. I. GİRİŞ Biyometrik kimlik doğrulama sistemleri akıllı telefonlarda kimlik doğrulama, sınırda güvenliğini sağlama ve gözetleme gibi birçok gerçek dünya uygulamasında kullanılmaktadır. Yüz tanıma günümüzde en çok kullanılan, parmak izinden sonra, ikinci biyometrik kimlik doğrulama tekniğidir [1]. Biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin yaygın kullanımı kötü niyetli saldırganları bu sistemleri yanıltmaya yöneltmektedir. Günümüzde biyometrik kimlik doğrulama sistemleri makine öğrenmesi tabanlıdır. Makine öğrenmesi tabanlı sistemler birçok çeşit yanıltmalara karşı savunmasızdır [2]. Sunum atakları, saldırganların biyometrik kimlik doğrulama sistemlerini sensöre maske, makyaj, kopyalanmış parmak izi gibi araçlar ile yanıltarak yanlış sınıflandırma yapmaya çalışmasıdır. Kimlik doğrulama sistemleri için güvenlik bir öncelik olduğu için sunum atakları biyometrik doğrulama sistemlerinin gerçek dünyada kullanılmasına karşı ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Sosyal medyada insanlar yüz ve yürüyüş şekli gibi biyometrik verilerini gönüllü olarak halka açık şekilde paylaşmaktadır. Bu durum video ve fotoğraflar aracılığıyla yüz tanıma sistemlerine karşı sunum ataklarının yapılmasını kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, yüz tanıma sistemleri ölçek, oryantasyon, ışıklandırma, yüz ifadeleri gibi değişkenlikleri yok saymakta [3] ancak bu durum yüz tanıma sistemlerini sunum ataklarına karşı daha da savunmasız hale getirmektedir. Tüm bu durumlar göz önüne alındığında, yüz tanıma sistemlerinin sunum ataklarına karşı savunmasız olması bu sistemlerin gerçek dünyada kullanımını oldukça kısıtlanmaktadır. Bu sebeple yüz tanıma sistemleri uygulanırken sunum ataklarına karşı dayanıklı olmalıdır. Yakın zamanda, yüz sunum atakları tespiti problemini Arashloo ve diğerleri [4] tek sınıflı anomali tespiti problemi olarak formüle etmiştir. Anomali, verinin gerçek dağılımından sapmış örneklerdir. Yüz sunum ataklarının tespitini anomali tespiti olarak sınıflandırmanın faydası, sadece gerçek erişim örnekleri ile modellerin eğitilebilmesidir. Gerçek erişim örneklerine, sunum ataklarına göre daha kolay erişilebilmekte ve yüz tanıma sistemi kullanıldıkça düzenli olarak veri miktarı artmaktadır. Nikisins ve diğerleri [5] daha önce görülmemiş atak tiplerine karşı tek sınıflı yaklaşımın daha faydalı olduğunu göstermiştir. Arashloo ve diğerleri [4] tek sınıflı yaklaşımın çift sınıflı yaklaşımdan aşağı seviyede başarıma sahip olma978-1-7281-7206-4/20/$31.00 c ©2020 IEEE dığını göstermiştir. Ayrıca, derin öğrenme tabanlı anomali tespit yöntemlerinin ağ kayıtlarında ihlallerin tespiti [6], kara para aklamaya karşı çözümlerin geliştirilmesi [7] gibi birçok problemde başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu bildiride sadece gerçek erişim örneklerini kullanarak yüz sunum atakları problemine karşı çözüm sunulmaktadır. Bu bildirinin katkıları şu şekildedir. 1) Replay-Mobile [8] veri kümesinde yarı toplam hata oranını (YTHO) %5.85’e düşüren Uzay-Zamansal Özkodlayıcı model önerilmektedir. Önerilen model, sadece gerçek erişim örnekleri kullanılarak, doğrudan videolar üzerinde baştan sonra (end-to-end) eğitilmekte ve videoların gerçekliklerini skorlayabilmektedir. 2) Önerilen modelin literatürde yaygınca kullanılan tek sınıflı sınıflayıcılara göre YTHO metriğinde %22 başarım artışı elde ettiği kapsamlı deneyler ile gösterilmektedir. 3) Önerilen modelde ve karşılaştırma için modellerde bölge seçimi ve birleştirme teknikleri sistematik bir biçimde aranmakta ve hangi kombinasyonların daha etkili olduğu raporlanmaktadır. Bu bildirinin sunu planı şu şekildedir. Bölüm II’de problem tanımlanmış, önerilen model ve karşılaştırıldığı modeller anlatılmıştır. Bölüm III’te yapılan deneyler ve kullanılan veri kümesi sunulmuştur. Bölüm IV’te bildiri sonuçlandırılmıştır.