人脸活体检测关键技术研究.docx
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人脸活体检测关键技术研究
分类号:
____________密 级:
______________
UDC:
____________单位代码:
______________
硕士学位论文
论文题目:
人脸活体检测关键技术研究
1111082018
学号:
_________________________
姓名:
_________________________
专业名称:
_________________________
王让定教授
学院:
_________________________
指导教师:
_________________________
论文提交日期:
2014年4月15日
AThesisSubmittedtoNingboUniversityfortheMaster’sDegree
TheGordianTechniqueresearchonFaceLivenessDetection
Candidate:
HuachengLiu
Supervisors:
ProfessorRangdingWang
FacultyofInformationScienceandEngineering
NingboUniversity
Ningbo315211,ZhejiangP。
R。
CHINA
April15,2014
独创性声明
本人郑重声明:
所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果.尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得宁波大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。
签名:
___________日期:
____________
关于论文使用授权的声明
本人完全了解宁波大学有关保留、使用学位论文的规定,即:
学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文.
(保密的论文在解密后应遵循此规定)
签名:
___________导师签名:
___________日期:
____________
人脸活体检测关键技术研究
摘要
人脸识别系统正面临着照欺骗的威胁,因为一张合法身份的照片也可以入侵人脸识别系统.人脸图像包含着丰富的图像特征信息,是复杂的机器视觉模式。
数字化的人脸图像有形状,纹理,轮廓等一系列信息,可以表征年龄,肤质,人脸真伪,身份等。
比如一张宽240像素,高320像素大小的RGB图像,像素维数可达240×320维,可见它反映一个人的信息是相当丰富的,也可以用来辨别图像的真伪。
随着科学技术不断进步,计算机迅速发展,模式识别为图像取证开创了一片新天地.
针对人脸真实图像和欺骗照片的特征差异,本文用不同方式提取数字照片的纹理统计信息,研究了鉴别人脸真实性的方法,本文算法只需要采集单张图像就能识别是真实人脸还是欺骗的照片,从获取的人脸图像规律出发,在人脸识别的活体检测中取得了良好的性能。
(1)DCT变换能够将活体真实人脸图像的大部重要信息映射到DCT域低频部分,而高频部分大多为噪声。
考虑到可以在DCT域将高频噪声因素去除,而低频系数更好的反映真实人脸与翻拍人脸的差异,提出了将人脸图像进行均值滤波、直方图均衡后再提取DCT系数低频系数作为特征,用SVM分类器能很好地将真伪人脸区分开来.
(2)图像的纹理特征是场景组织构造的真实反映,不同的纹理算子描绘了图像灰度信息的分布规律.纹理分析是图像处理技术中一种重要的手段。
纹理是表征活体真实人与翻拍照片轮廓细节信息的有效方式,因此选择合适的纹理描述算子可以将两者区分开。
选取灰度共生矩阵,边缘方向直方图,LBP等作为图像特征提取的研究目标。
通过实验分析,提出了基于Tamura纹理特征和LAP纹理等检测算法,在区分活体真实人照片与翻拍照片上得了很好的效果.
(3)数字图像直方图在图像的分析与观察中占有重要地位,一幅图像的直方图描述了不同色阶在当前图像中的比例,反映了色彩的统计规律,它在图像模式识别和图像分割中有着重要意义.在研究了真实人脸照片和假冒的翻拍照片之后,发现两类照片直方图呈现不同分布,因此提出了基于HSV颜色直方图的活体检测方法。
(4)由于图像的像素灰度值可构成一个矩阵,可以用矩阵的奇异值来描述图像
关键词:
活体检测,人脸识别,翻拍照片,纹理特征
的内在属性。
奇异值是对矩阵中数字信息的本质反映,而且奇异值对矩阵中的数字轻微波动并不敏感,具有镜像稳定性、比例不变性、旋转不变性等优点,在进行图像识别时鲁棒性更强。
经实验发现,用不同方式提取图像的奇异值在区分能力上,也有较大差别。
因此本文提出了一种合理的特征提取方式,用来进行活体检测。
TheGordianTechniqueResearchonFaceLivenessDetection
Abstract
Facerecognitionsystemisunderthreat,becausewecanlogininafacerecognitionsystembyusingafaceimageofthevaliduser.Faceimagecontainsrichinformation,whichisacomplexpatternofmachinevisions.Digitalfaceimagecontainsaseriesofinformation,suchasshape,textureandcontourwhichcanbeusedtocharacterizetheage,skin,identityandetc。
Forexample,acolorimage,withwidthof240pixelsandheightof320pixels,has230×400dimensions。
Soitisabundanttoreflectthefaceinformation。
Withthecontinuousprogressofscienceandtechnology,therapiddevelopmentofcomputerscience,patternrecognitionhasbrokennewgroundforimageforensics。
Therefore,itisgreatsignificancetoauthenticatewhetherthesceneofthedigitalimageisauthentic.
Inthispaper,accordingtothedifferencebetweenrealimagesandfalsephotos,textureandstatisticalfeatureareextractedindifferentways,severalalgorithmsareproposedtoidentifywhetherthefaceinfrontofthecameraisaliveornot。
Thealgorithmsthepaperproposedonlyutilizeasingleimagetoidentity。
Themethodproposedinthispaperhasbeenfurtherimprovedcomparedtotheformermethod,andshowedagoodperformance.
First,discretecosinetransformationcanbeusedtomaptheimportfaceinformationtothelowfrequencyofDCTdomain。
However,therearevarietiesofnoiseinthehighfrequencypartoftheimage。
Consideringthenoisefactorcanbeeliminatedbyremovingthehighfrequencypart,weproposetousethelow—frequencycoefficientstoserveasfeature,andtheSVMclassifierwillbeusedtoclassifythefacesamples。
Second,textureisoneofthemostimportfeaturesforimage,whichrepresentsthegrayleveldistributionofthepixelsintheneighborhood.Textureanalysisplaysanimportantroleintheimageresearch。
Textureisaneffectivewaytocharacterizethedifferencebetweenthelivefaceandtheimpostor。
Sothetwoclassphotoscanbetakenapartbychoosingthesuitabletexturedescriptor.Selectthegraylevelco—occurrencematrix(GLCM),HOG(HistogramofGradient)oftheimageastheresearchtarget。
Comparedwiththeotherdescriptors,ThetamuratextureandLAPtextureweproposedachievedverygoodresults.
Third,thehistogramofdigitalimageplaysanimportantroleintheanalysisandobservationofanimage.Histogramofanimagedescribesthedifferentcolorgradationsofimage,whichreflectsthestatisticallawofthecolor,anditisalsoveryusefulinpatternrecognitionandimagesegmentation.Afterheavyresearchesontherealfacephotosandfakereproductionsofphotos,wefoundthetwokindofphotosshowdifferentdistributioninhistogram,sothealgorithmbasedonHSVcolorhistogramisputforward.
Fourth,becausethepixelgrayvaluesoftheimagecanbeusedtoformamatrix,thesingularvaluesofmatrixcanbeusedtodescribetheinherentattributeoftheimage.Singularvaluereflecttheessentialrulesofanimage,andthesingularvalueisstable,scaleinvariance,rotationinvarianceandotheradvantages,whichismorerobustinpatternrecognition。
Anumberofexperimentsshowthatdistinguishingabilityaretremendousdifferenceswhenthesingularfeatureareextractedindifferentways。
Thispaperpresentsareasonablemethodforfeatureextraction,whichisusedforfacelivenessdetection.
Keywords:
facelivenessdetection,facerecognition,recapturedphotos,texturalfeatures
引言
生物认证技术是一门用于人身份验证的新兴技术,在现阶段主要有虹膜识别、指纹识别、声纹识别、手写笔迹识别和人脸识别等。
从上世纪70年代开始,生物认证技术在学术界引起了广泛重视,随着计算机运算速度和对人体生物特征认识的不断深入,生物识别逐渐从实验室走向实际应用。
目前,生物特征已经应用到了门禁系统、公安机关侦查、用户密码等方面。
传统的身份验证方式有钥匙、网络密钥等。
在门禁系统中,钥匙是使用非常广泛的一种,但非法分子可以模仿原来的钥匙伪造,而且开锁的工匠对锁的构造了如指掌,可以轻松破解各种门锁。
网络密码也有许多缺点,如容易遗忘、容易遭受黑客攻击等。
互联时代改变了人们的生活方式,同时也蕴藏着各种信息安全隐患.如今,储蓄卡、信用卡、电子支票和电子钱包等电子支付手段使消费方式变得越来越便捷。
由于密码存在自身的一些缺陷,安全问题是迫切需要解决的问题。
因为生物特征识别技术可以弥补传统密码的不足,克服容易被遗忘,暴力破解,黑客软件截获等缺点,生物识别技术具备下一代新型密码的潜力.人的生物特征不能被盗走的,无法猜测和独一无二的,人的生物特征又是极其丰富的,因此它可以用来取代传统的认证方式.
人脸识别在公安侦察、门禁系统和摄像监视系统中广泛使用.它可以在智能视频系统中鉴别人的身份,可以取代指纹识别,虹膜识别。
指纹识别易受汗液等异物影响,虹膜识别对设备要求太高,因此人脸识别有着具大的优势。
然而,生物认证技术的安全可靠性是社会应用的前提。
随着虚拟物品,虚拟货币等电子交易的普及,身份认证的安全问题成了各行各业备受关注的问题.比如人脸识别中照片和视频攻击对人脸认证系统带来了巨大的安全隐患,而人造的塑料指纹,可以破解指纹识别系统,语音合成可以攻击传统的语音识别系统.由于这些仿冒手段的出现,对身份人脸识别的发展带来了不利的影响,阻碍着技术的发展和取代传统密码的可能。
欺骗身物认证系统的方法归纳起来有复制、刻印和人工塑造等。
了解和研究欺骗的方法是防患安全漏洞的有效方式。
在电子货币日趋盛行的今天,安全问题正受到严峻挑战。
如何在识别前检测生物信息的真实性是保证身份认证系统安全认证的前提。
近年来,在人脸识别系统中活体检测技术已经显得非常重要,也在学术界掀起了一股热潮.新加坡吴天冲教授率先构建了手机翻拍照片库,并在ICME等学术会议上讨论了应对照片欺骗人脸识别的策略。
谭晓阳和李翼所在的团队先后在CCPR、ECCV等会议上发表相关论文数篇。
现有的活体检测方法主要判断人脸是否有生理活动,由于视频欺骗也有生理活动、检测复杂度高等多种弊端,还不能真正应用于实际中。
人脸识别的安全问题还没有得到解决,人脸活体检测的研究还处理在起步阶段。
由于真实人脸与欺骗照片成像存在本质差异,本课题探究了两类图像的纹理信息和统计特征的先验知识,用模式识别方法对人脸图像进行辨识。
本文从真人脸与欺骗人脸在相机中成像的差异出发,提出了几种非常实用的人脸活体检测算法,与以往的算法相比有复杂度低、不需要人主动配合、鲁棒性强等优点。
1绪论
1。
1研究背景和研究意义
随着生物特征识别技术[1]的日臻完善,人脸识别[2],指纹识别[3]等生物特征识别将在
身份验证中扮演着重要角色,作为主流技术的人脸识别,有着认证自然,可视化并符合人类习惯的优点。
它可以取代比较频繁使用的密码,而且密码在一定条件下可以被别人破译,甚至遗忘。
人的生物特征有着唯一并不可取代的特点,不用去记住长串的密码,不用担心被别人截获等许多优点。
人脸识别已经在最近几十年取得了飞速的发展,并且已经逐渐应用到各行各业中,人脸识别技术作为当今有效的身份认证方案,其应用范围势必扩大,而且会给人们带来了更多的便利.但伴随着一些问题也发生了,一些不法分子,利用一些技术仿冒人的生物特征去欺骗识别系统。
给合法用户带来了经济财产损失,造成社会纷扰。
为了更安全的进行身份认证和检测身份来源的真实性,活体检测技术就诞生了。
对认证系统进行欺骗的对象一般都是刚性的,僵硬的物体,因此通过活体检测技术来防欺骗也是很有意义有效的手段。
图1.1人脸识别中活体检测技术意义
Fig1.1thefacelivenessdetectiontechnologyinfacerecognition
在我们生活环境中,人脸认证系统中主要容易受到这种手段欺骗:
(1)用偷拍的照片假冒真实人;
(2)在公开场合录的视频或网上公开的视频片段;(3)用计算机辅助软件设计的三维模型欺骗;(4)用蜡或塑料等材质构造的三维雕像欺骗.其中,照片欺骗是最轻易、最简单的欺骗方法。
由于信息技术已经渗入到我们生活的各个方面,因此对于我们大多数人而言,一个人的脸部图像通常是非常容易获取的。
比如,从博客等个人空间下载、不知情的情况下通过照相机抓拍等。
图1.1显示了打印的照片欺骗人脸识别系统的过程。
入侵者可能将人脸图片在图像采集设备前旋转、翻转、弯曲、摇摆等方法造成一种类似于合法用户的真人效果去欺骗认证系统。
所以到了人脸识别系统走向应用的阶段,验证获取的人像是现实活体人脸还是进行欺骗的照片是必不可少的一个环节。
图1。
2用数码照片对人脸识别系统进行欺骗
Fig1.2spoofingfacerecognitionsystemsbydigitalimage
图1.2展示了用高清的数码照片对人脸识别系统欺骗的一种方式。
用高清照片对人脸识别系统欺骗是具有很大威胁的一种手段,这种高清图像呈现出的效果和真实人脸的效果非常相似,而合法用户的脸部照片可以通过隐秘的针孔摄像头获取。
并且这种方法录取的视频具有各种姿态,可以从视频中截取各式各样的照片,这种照片可以采集到人脸许多特征,如脸部表情、眼睛开闭状态等。
三维模型[4]具有人脸的三维信息,然而这些信息是刚性的并且缺少生理信息。
因此我们认为,在现有的技术环境和阶段,塑造鲜活的三维模型是不可能的,并且能塑造的也是姿态僵硬,面无表情的物体,在现有的技术下要仿造一个活人的三维模型是非常困难的。
因此,用照片欺骗人脸识别系统是最为常见的方式。
人类在区分是真实人脸或者是假冒人脸是轻易而举的事,因为人类能够很容易的识别出很多是活体的物理特性,比如,人脸表情变化、嘴部变化、头部旋转、眼睛变化.然而,捕获这些细节特征对于计算机而言是非常困难的,而在不受控的环境之下,会更加的困难.目前商用的人脸识别系统通常是基于用可见光或者近红外光采集得到的数字图像。
因此,这些系统通常可以划分为两类:
基于二维图像的人脸识别系统和基于立体空间信息三维人脸识别系统.二维人脸识别系统收集、处理单一张的二维人脸图像;三维人脸识别系统采用诸如各模式照明光或者旁轴视角来构建人脸的三维模型。
人脸识别中的活体检测算法、图像真伪鉴别是保证当前社会信息安全的另一把钥匙,正是由于社会迫切的需要,数字图像领域的各种真假辨别技术应运而生.当年,陕西华南虎事件闹得沸沸扬扬,最后才被认定为伪造的照片,这也是数字取证技术的典型应用。
检测数字信息的真实性为保障每个人社会权益提供了可靠的依据。
综上所述,人脸识别中用活体检测技术是抵御对生物特征识别系统攻击的一种有效方法,对提高系统的安全和可靠性是必不可少的。
基于图像的真实人活体检测技术是不需要人主动配合,成本低廉,安全可靠的一种方式,是一个很值得关注的一个领域。
因此照片与活体人脸的鉴别问题已成为信息技术领域的一个重要课题.
1。
2国内外研究现状
人脸识别技术可追溯到上世纪六七年代,国内人脸识别技术始于80年代,取得了令人瞩目的成果。
然而人脸识别中的活体检测技术却是近些年来才着手研究的,伴随着人们对安全意识的逐渐提高而产生。
从2000年后,人脸识别技术逐渐走向市场,人们开始关心人脸识别安全问题,于是构建了模型来模拟活体人与假冒物体对识别系统的欺骗.2002年,L.Thalheim通过实验发现,用照片或简短的视频画面可以轻易地入侵人脸识别系统,绕过了身份的验证[5].人脸识别的安全隐患得以更加体现,因此人们越来越意识到活体检测的重要性.类似地,Matsumoto等人用发现用画质非常清晰的照片也可以攻击虹膜识别系统,这给生物认证识别系统的安全性敲响了警钟。
指纹识别系统中利用断点、分叉点和转折点作为特征点,这些点是系统提取特征信息的主要依据。
然而,Willis发现指纹的这些纹路信息容易用蜡和硅胶等材料仿制。
他针对电容式和光感式指纹识别系统做了一些实验,发现用仿制的假指纹能够顺利地进入大部分的系统[42].同时,TsutomuMatsumoto教授也对活体指纹系统的攻击方法进行了一些测试,发现11种常用的指纹识别方法容易被树胶制作的假指纹欺骗,通过概率超过三分二.T。
Masuko[43,44]等研究了语音身份认证系统的特点,他用隐马尔可夫模型合成的语音可以成功欺骗语音识身份认证系统,通过率达80%。
所以用高斯混合模型训练的语音识别系统可能会受到语音变换技术的欺骗[45]。
H.Cheng等人通过实验发现,用塑料或石膏制作的人工手来仿冒人的手形.假冒的手形可以欺骗手形识别系统[46]。
活体的人包含有各种生理信息,包括可见的和不可见的。
不可见的包括血液流动,心跳等。
而可见的有脸部肌肉活动,眼睛闭合,嘴唇活动等。
基于人生理信息的活体检测技术有许多,如在指纹中还可以使用温度传感器[31]、阻抗测量[32],检测汗液[33],皮肤光谱反射属性[34]等方法。
在这些方法中都有一个共性,都需要其它设备加以辅助,大大增加了适应的难度。
而且被用来检测的设备也容易遭受其它欺骗,所以不用增加其它设备的方法还是首要考虑的方式。
活体检测技术是最近几年兴起来的一个领域,是起步较晚,被人们关注较少的领域。
当前人脸活体检测主要由这些方法:
基于单张照片的光线反射分量分析[6],多张照片序列统计分析,结合生理活动、联合语音识别的多膜生物特征融合等。
1.2。
1基于视频场景的活体检测方法
在人脸识别的过程中,系统会提取人脸图像的特征信息。
而人的高清照片与真实人有着几乎相同的特点,因此传统的身份识别系统可以用照片去欺骗。
从人脸的成像特点和照片生成环境出发,可以分离出抗欺骗更可靠的算法来保证认证系统的安全性。
也为人脸识别的迅速推广适用打下基础。
为了增强系统鲁棒性,学者们提取假冒物体与真人身份的特征加以区分,以达到安全认证个人身份信息的目的.
近期有些研究者利用人脸表现活动的形式
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- 活体 检测 关键技术 研究