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人脸识别中的活体检测技术研究

作　者: 孙霖
导　师: 吴朝晖；潘纲
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 人脸识别活体检测技术照片假冒视频回放攻击热红外图像
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。近些年来,活体人脸检测技术取得了一些进展,但在实际应用中现有方法的安全可靠性还不高。为了实现鲁棒、安全的活体检测系统,本文从活体生理行为、活体环境特征和活体热红外特性这三个角度,深入研究了人脸活体检测技术。本文的主要工作有以下四个方面：1、从生物学、化学、物理、心理学多学科角度讲述了活体研究的主要框架,阐述了活体人脸的重要生命特征,综述了人脸识别系统中的活体检测技术现状,总结了人脸识别中已有活体检测技术,分析了各方法的特点及优劣,并归纳了在人脸识别系统中实现活体检测技术应具有的若干特点。2、研究了眨眼活体生理行为,提出了基于眨眼的活体检测方法。本文分析了眨眼行为作为检测照片欺骗线索的可行性,其具有隐蔽性好、设备简单、容易移植等优点。提出了基于条件随机场的眨眼行为检测模型,该模型通过窗口大小的相邻依赖关系,有效地刻画了眨眼行为从睁开到闭合再到睁开的一个连续过程。同时还提出了一种可以快速计算并能有效地表征眼睛开闭情况的方法。该眨眼检测方法在低分辨图像和一般光条件下实时地实现。3、研究了活体的环境特征,提出了基于场景上下文的活体检测方法。本文提出了将场景上下文作为位于活体人脸外部的环境特征,分析了其作为检测视频欺骗线索的可行性及优点；建立了场景上下文线索模型,提出了场景上下文线索提取算法和比对算法,通过上下文线索比对得分来检测出与活体上下文场景不一致的欺骗视频。4、研究了活体热红外特性,提出了热红外与可见光人脸关联的活体检测方法。本文针对热红外特性,分析了如何将其应用于人脸活体检测,并提出了通过热红外与可见光人脸的相关性分析来进行活体检测。建立了热红外与可见光人脸关联模型,研究了它们之间脸部各特征部位的相关度,并通过脸部分块相关性的加权计算方法来提高活体检测性能。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-13
第1章绪论  13-23
  1.1 引言  13-16
  1.2 人脸识别  16
  1.3 问题的提出和目标  16-19
  1.4 本文的主要贡献  19-20
  1.5 本文的内容安排  20-23
第2章活体人脸的生命特征  23-31
  2.1 引言  23
  2.2 活体研究的主要框架  23-25
  2.3 活体人脸的生物学特征  25-27
    2.3.1 人脸的新陈代谢  25-26
    2.3.2 人脸的内环境稳态  26-27
    2.3.3 人脸的应激性  27
  2.4 活体人脸的化学成分  27-28
  2.5 活体人脸的热辐射物理特性  28-29
  2.6 活体人脸的心理过程体现  29-30
  2.7 本章小结  30-31
第3章人脸识别系统中活体检测技术综述  31-49
  3.1 引言  31
  3.2 生物认证中的抗欺骗技术  31-35
  3.3 人脸识别中的欺骗手段  35-37
  3.4 人脸识别活体检测技术现状  37-45
    3.4.1 三维深度分析  37-38
    3.4.2 脸部运动的光流估计  38-40
    3.4.3 多模生物认证系统  40-42
    3.4.4 傅立叶频谱分析  42-43
    3.4.5 人机交互方法  43-45
    3.4.6 眨眼检测方法  45
    3.4.7 热红成像人脸识别  45
  3.5 活体检测技术性能评估  45-47
  3.6 本章小结  47-49
第4章活体人脸的眨眼行为建模  49-71
  4.1 引言  49-50
  4.2 基于条件随机场的眨眼检测模型  50-56
    4.2.1 条件随机场  50-51
    4.2.2 眨眼检测模型描述  51-54
    4.2.3 参数估计和推理  54-56
  4.3 眼睛开合度量定义及计算  56-59
    4.3.1 基于Adaboost的眼睛开合程度计算方法  56-57
    4.3.2 眼睛部位的特征提取  57-59
    4.3.3 训练结果示例  59
  4.4 实验结果与分析  59-69
    4.4.1 实验数据集  59-62
    4.4.2 眼睛开合度训练样本处理  62-64
    4.4.3 眼睛检测性能评价方法  64-65
    4.4.4 眼睛检测实验结果  65-67
    4.4.5 与级联Adaboost和HMM的比较实验  67-69
    4.4.6 照片欺骗测试  69
  4.5 本章小结  69-71
第5章活体人脸的场景上下文线索分析  71-89
  5.1 引言  71-72
  5.2 基于场景上下文线索的活体检测方法概述  72
  5.3 场景上下文线索的提取算法  72-78
    5.3.1 场景上下文线索区域的选取  72-74
    5.3.2 尺度空间极值点检测  74-76
    5.3.3 场景特征点的提取算法  76-78
  5.4 场景上下文线索的比对算法  78-81
    5.4.1 场景特征描述子的计算  79-81
    5.4.2 场景上下文线索比对得分及活体判断  81
  5.5 融合眨眼和场景上下文线索的活体检测  81-82
  5.6 实验结果与分析  82-86
    5.6.1 实验数据及参数设定  82-83
    5.6.2 视频欺骗检测实验  83-84
    5.6.3 与其他方法的比较实验  84-85
    5.6.4 鲁棒性测试  85-86
    5.6.5 融合眨眼和场景上下文线索的实验  86
  5.7 本章小结  86-89
第6章活体人脸的热红外特性检测  89-103
  6.1 引言  89-91
  6.2 基于CCA的热红外与可见光人脸关联分析  91-94
    6.2.1 CCA建模及活体判定  91-93
    6.2.2 Kernel CCA  93
    6.2.3 规整化计算方法  93-94
  6.3 基于脸部分块的相关性扩展分析  94-96
    6.3.1 人脸各部位相关性比较分析  94-95
    6.3.2 脸部分块加权的相关性计算  95-96
  6.4 实验结果与分析  96-101
    6.4.1 实验数据  96-97
    6.4.2 实验设置  97-98
    6.4.3 相关性方法的活体检测性能  98-99
    6.4.4 相关子空间维度对性能的影响  99-101
  6.5 本章小结  101-103
第7章结论与展望  103-107
  7.1 本文工作总结  103-104
  7.2 进一步研究设想  104-107
参考文献  107-121
攻读博士学位期间主要的研究成果  121-123
致谢  123-124

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