Liveness Detection em sistemas biométricos: desafios, métodos e análise comparativa entre abordagens

Abstract

Este artigo explora o funcionamento do Liveness Detection (detecção de vivacidade), uma tecnologia usada em sistemas biométricos para verificar se uma pessoa é real e está presente durante a autenticação, evitando fraudes como o uso de imagens ou vídeos. A pesquisa revisa técnicas de detecção de vivacidade, com foco em métodos baseados em textura e aprendizado profundo. Os resultados mostram que métodos de aprendizado profundo são mais robustos, mas exigem grandes bases de dados e alto poder computacional, enquanto métodos baseados em textura são mais simples, mas vulneráveis a variações de iluminação. Conclui-se que, embora ambos os métodos tenham valor, pesquisas futuras devem buscar soluções integradas que combinem precisão e eficiência para lidar com ameaças avançadas, como deepfakes.

This research paper explores the ways of working of Liveness Detection, a technology used in biometric systems to verify that a person is real and present during authentication, avoiding fraud such as the use of images or videos. The research reviews liveness detection techniques, focusing on texture-based methods and deep learning. The results show that deep learning methods are more robust but require large databases and high computing power, while texture-based methods are simpler but vulnerable to lighting variations. It is concluded that while both methods have value, future research should seek integrated solutions that combine accuracy and efficiency to deal with advanced threats such as deepfakes.