Yüz biyometrik sistemlerinde sahteciliklerin tespiti
Spoofings detection in facial biometric systems
Yazar: UĞUR TURHAL
Danışman: DOÇ. DR. VASİF NABİYEV
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, standart bir görüntüleme aygıtı kullanan yüz biyometrik doğrulama sisteminde, düşük hata oranı ile yüz sahteciliği tespiti yapan modeller önerilmektedir. Çalışma iki başlık altında değerlendirilmiştir. İlk aşamada, geleneksel doku tanımlama yöntemlerinden elde edilen öznitelikler, klasik öğrenme algoritmaları yardımıyla sınıflandırılarak sahtecilik tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu aşamada ilk olarak, bir giriş görüntüsünde sahtecilik tespitine en çok etki eden yüz bölgesinin bulunması hedeflenmiştir. Ardından, renk uzaylarının probleme etkileri araştırılmış ve düşük öznitelik vektörü boyutuna sahip bir örüntü kodlayıcı önerilmiştir. İkinci aşamada ise derin öğrenme algoritmalarının yüz sahteciliği tespitine etkisi araştırılmıştır. Bu kısımda, literatürde sıklıkla kullanılan Xception ağının parametre sayısı azaltılarak, indirgenmiş bir versiyonu üretilmiştir. Oluşturulan bu modele dikkat blokları eklenerek, öznitelik kodlayıcılar üzerinde kanallardaki bilginin ağırlıklandırılması sağlanmıştır. Son olarak, klasik öznitelik çıkarma yöntemi ile derin öğrenme modellerini içeren karma girişli bir derin öğrenme ağı önerilmiş ve sistemlerin performansları değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, renk bilgisinin sahtecilik tespitinde etkili olduğunu, önerilen öznitelik kodlayıcının güçlü tanımlama yeteneğinin yanında düşük hesaplama karmaşıklığına sahip olduğunu ve derin öğrenme modellerinin yüz sahteciliği tespitindeki başarımının, klasik yöntemlerden daha iyi olduğunu ortaya koymuştur.

Abstract:
In this thesis, we propose models for face spoofing detection with low error rate in a face biometric verification system using a standard imaging device. The study is evaluated under two headings. In the first stage, spoofing detection is performed by classifying the features obtained from traditional texture identification methods with the help of classical learning algorithms. In this stage, firstly, it is aimed to find the face region in an input image that has the most effect on spoofing detection. Then, the effects of color spaces on the problem were investigated and a pattern encoder with low feature vector size was proposed.  In the second stage, the effect of deep learning algorithms on face spoofing detection is investigated. In this section, a reduced version of the Xception network, which is frequently used in the literature, is produced by reducing the number of parameters. Attention blocks were added to this model and the information in the channels was weighted on the feature coders. Finally, a hybrid deep learning model including classical feature extraction method and deep learning models is proposed and the performances of the systems are evaluated. The results show that color information is effective in spoofing detection, the proposed feature encoder has low computational complexity with strong identification capability, and the performance of deep learning models in face spoofing detection is better than classical methods.