舉行了2020年版的Iris Livess檢測競賽（Livdet-IRIS），難以顯著增加，導致先前競賽的欺騙攻擊檢測性能較弱。
舉行該事件是為了評估和強調虹膜生物識別系統的演示攻擊檢測（PAD）的進步。組織者包括克拉克森大學的Stephanie Schuckers，巴黎圣母院的亞當·薩伊卡（Adam Czajka）和密歇根州立大學的阿倫·羅斯（Arun Ross），以及來自世界各地的學者和瑞士的IDIAP研究所。
LG的虹膜識別傳感器，Irisguard，，，，虹膜ID， 和iritech用於收集生物特徵圖像。沒有提供培訓數據集，競爭分析師將較低的攻擊檢測率與往年相比歸因於新型攻擊類型的引入，測試數據集的複雜性增加以及培訓數據集和測試數據集之間的可能可變性。
2020年版的比賽引入了新的攻擊，特別是在屏幕上顯示的死者眼睛，假肢和样本的眼睛。它還作為正在進行的項目開始了競爭生物識別評估和測試（BEAT）平台由IDIAP。還將提交的表現與由巴黎圣母院和MSU提供的三種基線方法以及三種開源墊方法進行了比較。發現，MSU提供的兩個墊基線算法比其他任何人都更準確。
考慮的其他攻擊方法包括印刷虹膜和圖案隱形眼鏡。
獲勝條目，來自USACH/TOC（聖地亞哥大學 - 智利和智利TOC生物識別技術）檢測為59.1％的APCER（攻擊表現分類錯誤率），BPCER（善意的表現分類錯誤率）為0.46％。在2013年舉行的第一個Livdet-IRIS中表現最好的算法為5.7％，BPCer為28.6％。到2017年的第三次也是最近的比賽中，最佳結果是APCer為14.71％，而BPCer為3.36％。在2020年比賽中，來自德國的“競爭者3”和Fraunhofer IGD的其他球場的APCER得分也比前幾年的參賽者高得多，而Fraunhofer團隊的入場費僅略低於USACH/TOC團隊的整體檢測準確性。
該論文將在國際生物識別會議（IJCB 2020），始於9月底。
該帖子於2020年9月9日（星期三）上午8:59更新，其中包括Adam Czajka作為活動的組織者。
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