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基于深度和幾何信息的多幀人臉識別反欺騙算法

發(fā)布時間:2021-04-25 17:32
  隨著互聯網技術的廣泛應用和計算機視覺的深入發(fā)展,人臉識別技術的可靠性和高效性得到了極大的提升并在身份認證系統(tǒng)中占有舉足輕重的地位。諸如安防、金融、網絡安全、以及考勤等領域都離不開人臉識別技術。但與此同時,針對人臉身份認證系統(tǒng)的攻擊手段也層出不窮,常見的攻擊手段如手持合法人的照片或重放錄制合法人的視頻。隨著3D打印技術的飛速發(fā)展,3D打印面具的威脅更是超越了傳統(tǒng)二維攻擊,這些人臉識別系統(tǒng)的安全性構成了極大的挑戰(zhàn)。本文重點研究了時序下的深度信息對二維平面載體攻擊的檢測和在瓶頸特征上融合幾何信息的針對3D打印面具活體檢測算法。主要工作如下:通過對圖像深度信息的像素級監(jiān)督學習,實現比傳統(tǒng)二值分類更好的精度和泛化。以往研究的基于深度信息監(jiān)督方法只將深度視為單幀中的輔助監(jiān)督,而沒有考慮到時間信息在深度信息重建中的重要性。由此提出了一種綜合時間和空間信息的深度特征回歸人臉反欺騙模型。利用多幀之間的時間信息對人臉深度信息恢復進行改進,從而提取出更具魯棒性、更具識別性的特征,對活體人臉和欺騙人臉進行分類。通過實驗表明,本章提出的方法能夠有效地區(qū)分真實人臉和基于照片以及視頻展現的人臉。隨著3D打印技術的不... 

【文章來源】:北京工業(yè)大學北京市 211工程院校

【文章頁數】:67 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景與意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 二維平面載體攻擊
        1.2.2 3D打印面具攻擊
    1.3 本文主要研究內容
    1.4 本文結構
第2章 基于時間和深度信息的多幀人臉反欺騙算法
    2.1 單幀深度信息處理
        2.1.1 人臉和頭部的微動變化
        2.1.2 3D人臉模型介紹
        2.1.3 3D點云的UV圖表示
        2.1.4 深度圖生成
        2.1.5 網絡結構設計
    2.2 多幀時序深度信息處理
        2.2.1 短時運動特征
        2.2.2 長時運動特征
        2.2.3 多幀損失函數設定
    2.3 實驗步驟與性能評估
        2.3.1 實驗數據庫
        2.3.2 評價指標
        2.3.3 訓練過程
        2.3.4 性能測試
        2.3.5 超參數設置
        2.3.6 數據庫內部測試
        2.3.7 交叉測試
        2.3.8 模型對比測試
        2.3.9 定性分析
    2.4 本章小結
第3章 基于剪切波和幾何特征融合的3D打印面具攻擊檢測
    3.1 剪切波構造
    3.2 三維人臉點云主曲率
    3.3 多特征融合的反面具攻擊算法
        3.3.1 整體框架
        3.3.2 三維人臉表面特征點檢測
        3.3.3 生成3D關鍵點特征描述子
        3.3.4 剪切波變換紋理特征提取
        3.3.5 特征融合
    3.4 實驗設計與分析
        3.4.1 實驗數據集
        3.4.2 實驗設置及評價標準
        3.4.3 實驗結果與分析
        3.4.4 多特征融合算法性能對比
    3.5 本章小結
第4章 活體檢測系統(tǒng)實現和測試
    4.1 系統(tǒng)總體概述
    4.2 需求分析與模塊設計
    4.3 活體人臉數據庫的采集
    4.4 系統(tǒng)實現
    4.5 系統(tǒng)性能測試
        4.5.1 真實人臉識別測試
        4.5.2 手機屏幕翻拍人臉識別測試
        4.5.3 3D打印面具人臉識別測試
        4.5.4 A4 紙張打印照片人臉識別測試
    4.6 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文
致謝


【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于梯度方向直方圖的人臉活體檢測方法[J]. 孔月萍,劉霞,謝心謙,李鳳潔.  激光與光電子學進展. 2018(03)
[2]三維點云中關鍵點誤匹配剔除方法[J]. 熊風光,霍旺,韓燮,況立群.  光學學報. 2018(02)
[3]基于面部生命特征的3D假面欺騙攻擊檢測方法[J]. 谷小婧,付傳卿,顧幸生.  系統(tǒng)仿真學報. 2016(02)
[4]生物特征識別及研究現狀[J]. 張敏貴,周德龍,潘泉,張洪才,張紹武.  生物物理學報. 2002(02)



本文編號:3159799

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