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    基于視頻的人臉活體檢測研究

    郭華  
    【摘要】:近年來,人臉識別技術因使用方便在日常生活中被廣泛應用,但是人臉信息易被他人獲取制作成偽造人臉,非法用戶使用偽造人臉攻擊人臉識別系統,對用戶信息安全造成了極大的隱患。當前已有的人臉活體檢測算法隨著攻擊手段的不斷變化,檢測能力逐漸下降,人臉識別系統的安全性面臨嚴峻挑戰。針對照片攻擊、視頻重放攻擊和面具攻擊,本文將人臉運動特征與深度學習相結合,提出了高準確率的人臉活體檢測算法,解決了當前人臉活體檢測算法檢測能力不足的問題。本文具體工作如下:(1)針對真假人臉面部運動的差異,提出了一種基于短時運動的人臉活體檢測算法。該算法首先對人臉檢測后的視頻進行運動放大處理使視頻中的運動更為顯著。然后在RGB顏色空間中提取短時運動特征描述視頻中的瞬時運動,生成運動特征圖。最后使用VGG16網絡進行真偽判別,對測試結果使用多次實驗計算均值的方法得到最終的活體檢測結果。在Replay-attack數據集上半錯誤率為1.5%,在CASIA FASD數據集上等錯誤率為3.0%,比已有算法分別下降0.75%和1.2%,在自建的面具攻擊數據集上正確率為95.1%,證明了算法的有效性。(2)針對短時運動特征不能有效利用視頻中時域特征的問題,提出了一種著重在時域提取特征的基于微小運動的人臉活體檢測算法。首先對人臉檢測后的視頻進行運動放大處理以增強微小運動。然后使用運動強度和運動方向描述微小運動,生成兩種運動特征圖并進行融合。最后使用基于注意力機制的VGG16網絡進行真偽判別。在Replay-attack數據集上半錯誤率為1.35%,在CASIA FASD數據集上等錯誤率為1.2%,在自建的面具攻擊數據集上正確率為97.3%,與基于短時運動的人臉活體檢測算法相比,在Replay-attack數據集上半錯誤率下降0.15%,在CASIA FASD數據集上等錯誤率下降1.8%,在自建面具攻擊數據集上正確率提升2.2%,證明了微小運動特征對人臉防偽的有效性。本文針對真假人臉面部運動差異,提出了兩種人臉活體檢測算法,可以有效應對照片攻擊、視頻重放攻擊和面具攻擊,提升了人臉識別系統的安全性。


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