پروپوزال ارائه یک روش تشخیص زنده بودن چهره با استفاده از تحلیل بافت پویا و الگوریتم‌های یادگیری عمیق

پروپوزال ارائه یک روش تشخیص زنده بودن چهره با استفاده از تحلیل بافت پویا و الگوریتم‌های یادگیری عمیق

پروپوزال ارائه یک روش تشخیص زنده بودن چهره با استفاده از تحلیل بافت پویا و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به شناسایی چهره‌های واقعی از چهره‌های جعلی کمک کند. با توجه به افزایش استفاده از تکنولوژی‌های بیومتریک در احراز هویت و امنیت، این تحقیق می‌تواند به بهبود دقت و امنیت سیستم‌های تشخیص چهره منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به بررسی یک روش تشخیص زنده بودن چهره می‌پردازد. که با استفاده از تحلیل بافت پویا و الگوریتم‌های یادگیری عمیق طراحی شده است. هدف این مدل، افزایش دقت در شناسایی چهره‌های واقعی در مقابل تصاویر جعلی و بهبود امنیت در سیستم‌های احراز هویت بیومتریک است.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از مجموعه داده‌های تصویری شامل چهره‌های واقعی و تصاویر جعلی برای آموزش مدل.
تحلیل بافت پویا: استخراج ویژگی‌های بافتی از تصاویر چهره با استفاده از تکنیک‌هایی مانند LBP (Local Binary Patterns) و Gabor filters برای شناسایی تغییرات دینامیک در بافت پوست.
مدل‌سازی با یادگیری عمیق: طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای تحلیل ویژگی‌های استخراج شده و تشخیص زنده بودن چهره.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از روش پیشنهادی با سایر روش‌ها از نظر دقت، حساسیت و نرخ مثبت کاذب.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در سیستم‌های امنیتی، دستگاه‌های احراز هویت بیومتریک، و برنامه‌های کاربردی مرتبط با شناسایی چهره مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در تشخیص زنده بودن چهره کمک کند و زمان لازم برای شناسایی واقعی بودن چهره را کاهش دهد. همچنین، این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در رفتارهای حرکتی چهره منجر شود.
این موضوع بر روی بهبود روش‌های تشخیص زنده بودن تأکید دارد و به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در امنیت بیومتریک می‌پردازد.