Deteksi Spoofing Wajah Manusia Berbasis Video menggunakan Metode Local Derivative Pattern-Three Orthogonal Planes

Febryanti Sthevanie (Telkom University)
Diah Ajeng Dwi Yuniasih (Telkom University)
Kurniawan Nur Ramadhani (Telkom University)

Indonesian Journal on Computing (Indo-JC)
Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020

Saat ini banyak sistem yang menggunakan pengenalan wajah sebagai keamanan. Namun, penggunaan wajah tersebut masih memiliki kerentanan terhadap serangan spoofing, yaitu serangan dengan cara memalsukan foto atau video dari pengguna asli sistem tersebut. Untuk menghindari adanya tindakan kriminal tersebut, diusulkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi serangan spoofing menggunakan metode Local Derivative Pattern dari Three Orthogonal Planes. Dataset yang digunakan adalah bersumber dari empat dataset publik yang berbeda yaitu Idiap Replay-Attack Database, MSU MFSD Database, Casia FASD Database dan NUAA Imposter Database yang berformat video. Dari hasil pengujian, pada skenario intra-dataset didapatkan performansi terbaik dengan rata-rata F1-Score 97.77% dan rata-rata HTER 8.47%, sedangkan pada skenario cross-dataset rata-rata F1-Score 74.77% dan rata-rata HTER 29.05%.