Enhanced Face Recognition Method Performance on Android vs Windows Platform

Android is becoming one of the most popular operating systems on smartphones, tablet computers and similar mobile devices. With the quick development in mobile device specifications, it is worthy to think about mobile devices as current or - at least - near future replacement of personal computers. This paper presents an enhanced face recognition method. The method is tested on two different platforms using Windows and Android operating systems. This is done to evaluate the method and to compare the platforms. The platforms are compared according to two factors: development simplicity and performance. The target is evaluating the possibility of replacing personal computers using Windows operating system by mobile devices using Android operating system. Face recognition has been chosen because of the relatively high computing cost of image processing and pattern recognition applications comparing with other applications. The experiment results show acceptable performance of the method on Android platform

Conceivable security risks and authentication techniques for smart devices

With the rapidly escalating use of smart devices and fraudulent transaction of users’ data from their devices, efficient and reliable techniques for authentication of the smart devices have become an obligatory issue. This paper reviews the security risks for mobile devices and studies several authentication techniques available for smart devices. The results from field studies enable a comparative evaluation of user-preferred authentication mechanisms and their opinions about reliability, biometric authentication and visual authentication techniques

Time-Efficient Hybrid Approach for Facial Expression Recognition

Facial expression recognition is an emerging research area for improving human and computer interaction. This research plays a significant role in the field of social communication, commercial enterprise, law enforcement, and other computer interactions. In this paper, we propose a time-efficient hybrid design for facial expression recognition, combining image pre-processing steps and different Convolutional Neural Network (CNN) structures providing better accuracy and greatly improved training time. We are predicting seven basic emotions of human faces: sadness, happiness, disgust, anger, fear, surprise and neutral. The model performs well regarding challenging facial expression recognition where the emotion expressed could be one of several due to their quite similar facial characteristics such as anger, disgust, and sadness. The experiment to test the model was conducted across multiple databases and different facial orientations, and to the best of our knowledge, the model provided an accuracy of about 89.58% for KDEF dataset, 100% accuracy for JAFFE dataset and 71.975% accuracy for combined (KDEF + JAFFE + SFEW) dataset across these different scenarios. Performance evaluation was done by cross-validation techniques to avoid bias towards a specific set of images from a database

Ihmisryhmät valokuvissa

As digital cameras and camera equipped smart phones have become commonplace both the needs and the opportunities to automatically categorize photographs have increased. The subject has been researched with several goals in mind, for example how to find family relations in group photos or how to categorize a groups of people by their subculture. This thesis was made for Tampere University of Technology (TUT) department of signal processing in 2013. In this thesis I review and analyze recent research into face and face properties recognition. Specifically methods of identifying individuals identity, age, gender and expression from known data sets for labeling purposes are considered. Additionally labeling methods of photo categorization based on groups of people in them are examined. Based on this analysis I then constructed an example implementation of these methods as a part of a camera application on Android mobile platform. Finally the suggested methods are evaluated in terms of practical usability

位相情報に基づく生体認証に関する研究

Tohoku University青木孝文課

PIDE: physical intrusion detection for personal mobile devices

Tese de mestrado, Engenharia Informática (Arquitectura, Sistemas e Redes de Computadores), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015Os dispositivos móveis pessoais, como smartphones e tablets, permitem guardar e aceder a dados pessoais a qualquer hora e em qualquer lugar. Estes dispositivos contêm cada vez mais informação sensível sobre os seus proprietários, incluindo códigos de acesso, mensagens de texto, registo de chamadas, contactos, fotos, vídeos e informações sobre a localização geográfica. Os utilizadores parecem conscientes do risco que estes dispositivos trazem à sua privacidade. As investigações dos problemas de segurança em dispositivos móveis são, em grande parte, sobre ameaças de software malicioso. No entanto, uma vez que os dispositivos móveis são frequentemente utilizados na presença de outros, a ameaça colocada por pessoas próximas, fisicamente ou socialmente, tem vindo a levantar vários problemas de privacidade. Um estudo aferiu que os dispositivos móveis de 14% dos utilizadores inquiridos já foi utilizado por outra pessoa sem a sua permissão. O mesmo estudo indicou que 9% dos utilizadores confessou ter utilizado o smartphone de outra pessoa com a finalidade de adquirir informações pessoais. Atualmente, o mecanismo de segurança mais comum contra intrusão física é a autenticação no ato de desbloqueio do dispositivo, seja por palavra-passe, PIN, padrão ou mesmo biométrica. Estes mecanismos de segurança são úteis quando um dispositivo é perdido ou roubado, mas ineficazes quando se trata de prevenir os amigos e a família de explorarem conteúdos num dispositivo. Os mecanismos de autenticação são vulneráveis a ataques de observação, que podem ser facilmente realizados por pessoas que pertencem ao mesmo círculo social. Por exemplo, um individuo próximo consegue facilmente descobrir um código de acesso, observando-o quando é introduzido, ou observando as marcas deixadas no ecrã tátil. Por outro lado, alguns utilizadores consideram que a autenticação é por vezes fastidiosa, já que as interações com estes dispositivos são curtas e frequentes. Por esse motivo, muitos utilizadores nunca chegam a configurar o mecanismo, ou apenas o utilizam temporariamente. Muitas vezes, por conveniência, necessidade ou até mesmo práticas sociais, os utilizadores de dispositivos móveis são encorajados a partilhá-los com outros. Normalmente, estes dispositivos são partilhados para tarefas muitos especificas, tais como fazer chamadas telefónicas, enviar mensagens de texto, navegar na internet e até mesmo jogar. Nestas situações, os utilizadores vêm-se muitas das vezes forçados a partilhar os seus códigos de desbloqueio. Por vezes, a recusa em fazê-lo conduz a situações sociais embaraçosas, A principal característica deste sistema é que executa as tarefas de deteção de intrusões e gravação de interações, de forma inconspícua, o que significa que o utilizador não se apercebe da sua execução. Assim, esta aplicação torna-se num mecanismo de segurança que não requer nenhuma interação explícita. Para concretizar o mecanismo de reconhecimento facial, utilizou-se a biblioteca Open- CV, que oferece algoritmos otimizados de deteção e reconhecimento facial, e a biblioteca JavaCV, que é uma interface em Java para OpenCV. Para registar as ações do utilizador, foram desenvolvidos dois mecanismos de gravação distintos: screencast e event-based recording. O mecanismo screencast captura screenshots; o proprietário visualiza posteriormente as ações dos utilizadores intrusos numa sequência de imagens. O mecanismo event-based recording é baseado em eventos de acessibilidade, que são mensagens lançadas pelo sistema operativo enquanto o utilizador interage com o dispositivo. Através destes eventos é possível adquirir dados suficientes para conhecer as interações que o utilizador executou no dispositivo e produzir uma lista de aplicações utilizadas e ações executadas em cada uma das aplicações. Para validar este sistema de deteção de intrusões, foram realizados dois estudos com utilizadores. Um estudo de laboratório que tinha como objetivo, não só examinar preocupações emergentes dos utilizadores em relação à privacidade e ao uso dos seus dispositivos por terceiros, mas também identificar mecanismos de defesa e, finalmente, demonstrar a aplicação desenvolvida e compreender de que forma os participantes planeariam utilizar esta ferramenta e se a consideram útil e adequada às suas necessidades. Posteriormente foi elaborado um estudo de campo, que permitiu aos participantes utilizarem a aplicação durante um período alargado de tempo, com o objetivo de compreender como é que os utilizadores adotaram a aplicação. Os resultados indicam que a abordagem dos Sistemas de Deteção de Intrusões se adequa à proteção de conteúdos em situações de partilha do dispositivo e em situações em que a autenticação é insuficiente. Por um lado, funciona como um mecanismo dissuasor, por outro funciona como uma ferramenta que informa o proprietário de quem utilizou o dispositivo e com que propósito. Esta abordagem também é adequada às necessidades dos utilizadores em termos de segurança usável, nomeadamente através da oferta de uma medida de segurança que não exige que os utilizadores despendam esforço em cada interação com o dispositivo.Authentication mechanisms are useful when a device is lost or stolen, but ineffective when it comes to preventing friends and family from snooping through contents. Most unlock authentication methods are vulnerable to observation attacks than can easily be performed by those in a close social circle. Moreover, unlock authentication does not address the common use case of device sharing. Intrusion Detection and Response Systems (IDRS) are based on the assumption that a system will eventually be attacked, and are widely used in network systems as an additional security measure that works around authentication flaws. The main contribution of this work was the design and development of an inconspicuous IDRS for Android smartphones, called Auric. A parallel contribution was the evaluation of the adequacy of that approach, intended to dissuade socially-close adversaries from snooping through device contents. This system runs on the background and attempts to determine, through face recognition, if the device is being operated by the owner. If it is not, it starts recording user actions, which can later be reviewed by the owner. We conducted a laboratory study to examine users concerns over other people looking through their data, and to present the system to participants. We also conducted a field study, where participants used the system for an extended period of time, in order to understand how they adopted it. Results indicate that the IDRS approach addresses previously unmet needs, namely by offering a security measure that does not require users to expend effort in every interaction with the device

Um estudo comparativo de contramedidas para detectar ataques de spoofing em sistemas de autenticação de faces

Orientador: José Mario De MartinoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O Resumo poderá ser visualizado no texto completo da tese digitalAbstract: The complete Abstract is available with the full electronic document.MestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric