Kein Fingerabdruck lernbar
nicht wirkliche aussagen aus der Confusion matrix
Kein muster, keine synthetic spoofed identifizierbar
Trained: genuine + synthetic_cycle
Tendenz das nur genuine erkannt wird
10 - 30% der spoofed werden als spoofed erkannt
bis auf 2 ausnahmen:
Evaluate mit dritt -> 100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
Eher falsch herum erkannt -> mehr true negatives + false postives >>> true positives + false negatives
Trained: genuine + synthetic_drit
Tendenz das nur als spoofed erkannt, extremst bei dritt und stargan
drit und stargan werden eher als spoofed klassifiziert (90%+). DIe genuine werden dort eher als spoofed erkannt
korrekte spoofed erkennung bei den beiden 90%+
Trained: genuine + synthetic_stargan
eher die genuine werden erkannt und als genuine markiert
bei stargan auf stargan werden auch einige spoofed richtig erkannt
scheint so als ob stargan auf stargan am besten funktioniert + maybe erkennbarere fingerprints?
Trained IDIAP evaluate PROTECT
evaluate samplesize 10 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
100% spoofed
Trained: genuine + synthetic_stargan
100% genuine
Trained IDIAP evaluate SCUT
evaluate samplesize 80 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
99% richtige erkennung der spoofed gegen scut distance
bei den anderen eher als genuine erkannt
Trained: genuine + synthetic_cycle
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
99% richtige erkennung der spoofed gegen scut distance
bei den anderen eher als genuine erkannt
Trained: genuine + synthetic_drit
kein einziger genuine als genuine erkannt
mehrheit als spoofed erkannt
Trained: genuine + synthetic_stargan
100% genuine
Trained PLUS evaluate IDAP
evaluate samplesize 72 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
wild mess, mainly genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
mainly genuine with some wild mess
cycle03 haupstächlich genuine
cycle04 all over the place, basically raten ca 25% each
Trained: genuine + synthetic_distance
90%+ genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
90%+ genuine except drit vs drit da zu 80% richtig erkannt
Trained: genuine + synthetic_stargan
mainly genuine, except stargan vs dritt da zu 90% richtig erkannt (besser als drit vs drit)
stargan mit stagan 90% genuine
Trained PLUS evaluate PROTECT
evaluate samplesize 10 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
100% spoofed
Trained: genuine + synthetic_cycle
100% spoofed except 1 correctly classified as genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
all over the place
so gut wie keine spoofed als spoofed erkannt, außer distance04 vs distance10 und distance03 vs stargan
Trained: genuine + synthetic_drit
mainly spoofed
drit03 vs distance10 all over the place
drit04 vs stargan110 all over the place
Trained: genuine + synthetic_stargan
stargan04 alles spoofed
stargan03 pretty good?
Trained PLUS evaluate SCUT
evaluate samplesize 80 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
mainly genuine 90%+
Trained: genuine + synthetic_cycle
cycle03 100% genuine
cycle04 mainly verkehrt herum, sonst all over the place
Trained: genuine + synthetic_distance
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
03: 99% genuine
04: paar genuine als spoofed sonst gleich wie oben
Trained: genuine + synthetic_stargan
99% genuine
04: 50/50 genuine als spoofed sonst gleich wie oben
Trained PROTECT evaluate IDAP
evaluate samplesize 80 pro klasse
looks like beziehung zwischen cycle und drit
Trained: genuine + spoofed
hauptsächlich spoofed mit 20-30% korrekter genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
10: 100% spoofed außer vs cyclegan und drit(nicht ganz so stark) -> paar spoofed als genuine
110: 80% korrekte identifikation außer vs cycle und dritt da sind spoofed 50/50
Trained: genuine + synthetic_distance
mainly spoofed, kaum spoofed die als genuine erkannt werden
Trained: genuine + synthetic_drit
mainly genuine,
Trained: genuine + synthetic_stargan
99% genuine außer bei distance,drit und stargan
bei den 3 werden genuine 100% erkannt, aber bei spoofed eher als genuine als spoofed erkannt
Trained PROTECT evaluate PLUS
evaluate samplesize 72 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
looks pretty good 85%+ accuracy
Trained: genuine + synthetic_cycle
10: 99% spoofed except
110: pretty pretty good 90%+ accuracy
Trained IDIAP evaluate PLUS
evaluate samplesize 72 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
Kein Fingerabdruck lernbar nicht wirkliche aussagen aus der Confusion matrix Kein muster, keine synthetic spoofed identifizierbar
Trained: genuine + synthetic_cycle
Tendenz das nur genuine erkannt wird 10 - 30% der spoofed werden als spoofed erkannt bis auf 2 ausnahmen: Evaluate mit dritt -> 100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
Eher falsch herum erkannt -> mehr true negatives + false postives >>> true positives + false negatives
Trained: genuine + synthetic_drit
Tendenz das nur als spoofed erkannt, extremst bei dritt und stargan drit und stargan werden eher als spoofed klassifiziert (90%+). DIe genuine werden dort eher als spoofed erkannt korrekte spoofed erkennung bei den beiden 90%+
Trained: genuine + synthetic_stargan
eher die genuine werden erkannt und als genuine markiert bei stargan auf stargan werden auch einige spoofed richtig erkannt scheint so als ob stargan auf stargan am besten funktioniert + maybe erkennbarere fingerprints?
Trained IDIAP evaluate PROTECT
evaluate samplesize 10 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
100% spoofed
Trained: genuine + synthetic_stargan
100% genuine
Trained IDIAP evaluate SCUT
evaluate samplesize 80 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
99% richtige erkennung der spoofed gegen scut distance bei den anderen eher als genuine erkannt
Trained: genuine + synthetic_cycle
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
99% richtige erkennung der spoofed gegen scut distance bei den anderen eher als genuine erkannt
Trained: genuine + synthetic_drit
kein einziger genuine als genuine erkannt mehrheit als spoofed erkannt
Trained: genuine + synthetic_stargan
100% genuine
Trained PLUS evaluate IDAP
evaluate samplesize 72 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
wild mess, mainly genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
mainly genuine with some wild mess cycle03 haupstächlich genuine cycle04 all over the place, basically raten ca 25% each
Trained: genuine + synthetic_distance
90%+ genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
90%+ genuine except drit vs drit da zu 80% richtig erkannt
Trained: genuine + synthetic_stargan
mainly genuine, except stargan vs dritt da zu 90% richtig erkannt (besser als drit vs drit) stargan mit stagan 90% genuine
Trained PLUS evaluate PROTECT
evaluate samplesize 10 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
100% spoofed
Trained: genuine + synthetic_cycle
100% spoofed except 1 correctly classified as genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
all over the place so gut wie keine spoofed als spoofed erkannt, außer distance04 vs distance10 und distance03 vs stargan
Trained: genuine + synthetic_drit
mainly spoofed drit03 vs distance10 all over the place drit04 vs stargan110 all over the place
Trained: genuine + synthetic_stargan
stargan04 alles spoofed stargan03 pretty good?
Trained PLUS evaluate SCUT
evaluate samplesize 80 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
mainly genuine 90%+
Trained: genuine + synthetic_cycle
cycle03 100% genuine cycle04 mainly verkehrt herum, sonst all over the place
Trained: genuine + synthetic_distance
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
03: 99% genuine 04: paar genuine als spoofed sonst gleich wie oben
Trained: genuine + synthetic_stargan
99% genuine 04: 50/50 genuine als spoofed sonst gleich wie oben
Trained PROTECT evaluate IDAP
evaluate samplesize 80 pro klasse looks like beziehung zwischen cycle und drit
Trained: genuine + spoofed
hauptsächlich spoofed mit 20-30% korrekter genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
10: 100% spoofed außer vs cyclegan und drit(nicht ganz so stark) -> paar spoofed als genuine 110: 80% korrekte identifikation außer vs cycle und dritt da sind spoofed 50/50
Trained: genuine + synthetic_distance
mainly spoofed, kaum spoofed die als genuine erkannt werden
Trained: genuine + synthetic_drit
mainly genuine,
Trained: genuine + synthetic_stargan
99% genuine außer bei distance,drit und stargan bei den 3 werden genuine 100% erkannt, aber bei spoofed eher als genuine als spoofed erkannt
Trained PROTECT evaluate PLUS
evaluate samplesize 72 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
looks pretty good 85%+ accuracy
Trained: genuine + synthetic_cycle
10: 99% spoofed except 110: pretty pretty good 90%+ accuracy
Trained: genuine + synthetic_distance
mainly correct: spoofed 100%, genuine 60-70% accuracy
Trained: genuine + synthetic_drit
mainly all genuine except drit vs drit: da sind genuine 95%+ accuracy und spoofed around 60% accuracy
Trained: genuine + synthetic_stargan
100% genuine except vs distance, drit da 100% accuracy vs stargan 100% genuine accuracy und 90% spoofed accuracy
Trained PROTECT evaluate SCUT
evaluate samplesize 72 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
meinly spoofed with some genuines
Trained: genuine + synthetic_cycle
10: 100% spoofed 110: all over the place, basically mit raten biste besser dran
Trained: genuine + synthetic_distance
eher spoofed, some genuine als genuine except drit: all over da place
Trained: genuine + synthetic_drit
all over da place mit tendenz das spoofed als genuine erkannt werden
Trained: genuine + synthetic_stargan
10: 100% genuine 110: all over the place mit tendenz das eher alles als genuine erkannt wird
Trained SCUT evaluate IDAP
evaluate samplesize 80 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
95%+ accuracy except vs drit und stargan drit: alles genuine stargan: genuyine 95% accuracy, spoofed 75% accuracy
Trained: genuine + synthetic_cycle
07: mainly spoofed 08: mainly genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
07: 100% genuine 08: genuine 100% accuracy, spoofed 75% big exception: vs drit .. da alles 100% genuyine
Trained: genuine + synthetic_drit
07: 100% spoofed 08: 100% spoofed except cycle da spoofed schlechter
Trained: genuine + synthetic_stargan
all over the place, eher verklehrt herum als richtig 07 eher geht noch, 08 is zu 90% verdreht
Trained SCUT evaluate PLUS
evaluate samplesize 66 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
generellt gut außer drit und stargan drit: spoofed als genuine stargan03 is einfach nur geraten stargab04 is 70% accurate
Trained: genuine + synthetic_cycle
07: accuracy 10%? super gut verkehrt herum 08: alle spoofed als genuine und 60% der genuine als spoofed
Trained: genuine + synthetic_distance
07: 100% genuine 08: mainly verkehrt herum
Trained: genuine + synthetic_drit
100% spoofed
Trained: genuine + synthetic_stargan
hauptsächlich verkehrt herum
Trained SCUT evaluate PROTECT
evaluate samplesize 10 pro klasse
Trained: genuine + spoofed
95% genuine
Trained: genuine + synthetic_cycle
07: mainly genuine oder reines gerate 08: 100% genuine
Trained: genuine + synthetic_distance
100% genuine
Trained: genuine + synthetic_drit
100% spoofed
Trained: genuine + synthetic_stargan
100% genuine