根據該文章的文章USC Viterbi工程學院。
由USC研究人員Wael Abd Almageed領導的團隊使用其他掃描來補充生物識別數據，例如激光捕獲的血流數據以及用短波紅外傳感器進行材料檢測。該系統使用與其他數據源（例如3D攝像機）一起使用的組合，並使用人工智能算法分析數據。
ABD Almageed表示：“我們融合所有信息，為算法提供豐富的數據，以使您更好地分析某人的臉，虹膜和指紋。”
該項目由IARPA最近，該小組授予該小組第二輪資金，以在系統上工作，以防止面部，虹膜或指紋生物識別攻擊方法從未見過。
Abd Almageed說：“我認為我們的技術可以使人們更加安全，從而產生巨大的人道主義影響。” “每個人都期望生物識別技術將成為未來進行許多商業交易的標準方式，從ATM到邊境控制再到智能手機訪問。我們正在努力檢測欺騙和保護生活。”
關心欺騙攻擊隨著生物識別身份驗證和不斷發展的發展，正在超越生物識別行業深擊的威脅。
