【摘 要】
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随着人脸识别技术日渐成熟,人脸识别已广泛应用到访问控制、人脸支付和设备解锁等场景中。因此,人脸识别系统的安全性引起了越来越多的关注。人脸识别系统主要基于图像特征的提取与匹配,完成身份认证。这种认证方式容易受到欺骗攻击,如在认证系统前呈现伪造的人脸照片、视频或3D面具等,导致虚假认证。人脸活体检测通过分析摄像机捕捉的人脸信息,进而判断认证者是否为活体用户,是人脸认证系统抵御欺骗攻击的重要技术手段。目
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随着人脸识别技术日渐成熟,人脸识别已广泛应用到访问控制、人脸支付和设备解锁等场景中。因此,人脸识别系统的安全性引起了越来越多的关注。人脸识别系统主要基于图像特征的提取与匹配,完成身份认证。这种认证方式容易受到欺骗攻击,如在认证系统前呈现伪造的人脸照片、视频或3D面具等,导致虚假认证。人脸活体检测通过分析摄像机捕捉的人脸信息,进而判断认证者是否为活体用户,是人脸认证系统抵御欺骗攻击的重要技术手段。目前,人脸活体检测主要基于人脸图像的纹理信息和面部运动信息来实现,但由于攻击形式的多样性,检测环境和光照情况的复杂性,导致上述方法在应对复杂场景时检测性能下降。针对以上问题,本文构建了一种基于生理信号和深度学习融合的人脸活体检测算法模型,实验证明,该算法模型在公用人脸活体检测数据集上具有更好的检测效果,进一步提高了复杂场景下人脸活体检测算法模型的鲁棒性。本文的主要工作如下:1.研究总结了目前人脸活体检测领域的研究成果,分析了导致现有算法模型鲁棒性不高、抗欺骗（Anti-Spoofing）性不强的原因。2.构建了基于生理信号的检测支路模型,使用远程光体积描记术（Remote Photoplethysmography,r PPG）来分析人脸图像信息中的心跳信息,实现活体检测。利用信号处理技术提取人脸r PPG信号的功率谱密度特征和互相关谱特征,通过特征矩阵级联将两种特征融合,利用融合特征训练SVM分类器模型,在数据集Replay上测试评估模型的有效性。3.构建了基于神经网络的检测支路模型,利用图像处理技术将人脸图像变换到HSV和YCb Cr颜色空间,利用深度卷积神经网络提取人脸图像外观特征,并训练分类器模型,在数据集CASIA和Replay上对模型进行类内和类间测试,评估模型的有效性。4.将r PPG检测支路和神经网络检测支路融合,利用单层感知机训练两个分类器输出概率的权重,根据两个分类器输出概率的最优权重加权和做出判断,在数据集Replay上测试融合模型的性能。
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