人臉識(shí)別系統(tǒng)中活體檢測(cè)技術(shù)

摘要：人臉識(shí)別技術(shù)是生物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)分支，是繼指紋識(shí)別之后最受關(guān)注的一項(xiàng)生物技術(shù)，但是目前也出現(xiàn)偽裝人臉行為進(jìn)行欺詐，這種對(duì)合法用戶(hù)人臉的假冒行為已經(jīng)成為人臉識(shí)別與認(rèn)證系統(tǒng)的重要威脅。當(dāng)前活體人臉檢測(cè)技術(shù)主要集中在人臉細(xì)微動(dòng)作、3D人臉重建、紅外人臉檢測(cè)三領(lǐng)域的研究上，本文主要淺析這三類(lèi)檢測(cè)技術(shù)的原理，并總結(jié)分析了各技術(shù)的特點(diǎn)及優(yōu)劣。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別，活體檢測(cè)，人臉細(xì)微動(dòng)作，3D人臉重建、紅外人臉檢測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)： TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)1672-3791（2015）04（a）-0000-00

作為一種新興的生物特征識(shí)別技術(shù)，與虹膜識(shí)別、指紋掃描、掌形掃描等技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用方面具有獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)：人臉識(shí)別技術(shù)使用通用的攝像機(jī)作為識(shí)別信息獲取裝置，可以非接觸的方式完成識(shí)別過(guò)程。但是正是這些應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)，被一些人用照片、視頻、人臉模型等方式進(jìn)行人臉復(fù)制，欺騙系統(tǒng)。在人臉識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用推廣中，活體檢測(cè)技術(shù)逐漸成為系統(tǒng)的必要核心技術(shù)。

當(dāng)前活體人臉檢測(cè)技術(shù)主要是基于人臉細(xì)微動(dòng)作、3D人臉重建、紅外人臉檢測(cè)三個(gè)領(lǐng)域上的研究。

1人臉細(xì)微動(dòng)作

由于照片、模型中的人臉不具備細(xì)微等動(dòng)作的可能，那么我們?cè)讷@取人臉的連續(xù)一系列細(xì)微動(dòng)作的過(guò)程中可以獲得一些線索來(lái)判斷是否是真實(shí)的人臉：如眼睛眨動(dòng)、嘴唇的離合、面部肌肉細(xì)微動(dòng)作以及人臉周邊場(chǎng)景的細(xì)微變化，這些我們可以將其設(shè)為相應(yīng)的特征值存儲(chǔ)在人臉特征值中，并設(shè)定這些值設(shè)置波動(dòng)范圍，如果這些值沒(méi)有變化，就判定這是偽造的人臉。

對(duì)于以上歸類(lèi)的細(xì)微動(dòng)作可以采用以下幾類(lèi)人臉經(jīng)典算法進(jìn)行特征值提取和判斷：霍夫變換法、變形模板法、邊緣特征分析法和對(duì)稱(chēng)變換法等，利用這些算法，從一個(gè)較大的特征集中選擇少量的關(guān)鍵的特征，產(chǎn)生一個(gè)高效的強(qiáng)分類(lèi)器，再用瀑布算法將多個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器合成為一個(gè)更加復(fù)雜的層疊分類(lèi)器，使圖像的背景區(qū)域快速地丟棄，而在有可能存在目標(biāo)（人臉）的區(qū)域花費(fèi)更多的計(jì)算，其在人臉檢測(cè)方面速度快且具有魯棒性 [1]。

2 3D人臉重建

平面的人臉圖像，不管是視頻還是圖片，都是無(wú)法恢復(fù)出此特定人的 3D 結(jié)構(gòu)，因此出現(xiàn)了基于3D人臉重建的活體檢測(cè)技術(shù)。

3D人臉重建的原理是：人臉都被標(biāo)準(zhǔn)化到一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)的方向和位置，人臉的形狀由數(shù)百個(gè)頂點(diǎn)表示，為簡(jiǎn)化計(jì)算，均勻采樣這些頂點(diǎn)，在球面諧波函數(shù)算法中，對(duì)形狀和紋理按照不同的策略分開(kāi)處理。根據(jù)算法理論，人臉的姿態(tài)只與一些關(guān)鍵特征點(diǎn)的位置有關(guān)，通過(guò)將形狀和紋理分開(kāi)處理，避免了復(fù)雜的優(yōu)化過(guò)程，節(jié)省了計(jì)算時(shí)間，稀疏統(tǒng)計(jì)模型的建立過(guò)程。我們將人臉的 n 個(gè)頂點(diǎn)的 X、Y、Z 坐標(biāo)串接起來(lái)，組成形狀向量來(lái)描述人臉的 3D 形狀：我們可以重構(gòu)得到對(duì)應(yīng)于輸入人臉的 3D 形狀。為得到更加精細(xì)的3D 形狀的解，我們按照給定 2D 圖像上的特征點(diǎn)的坐標(biāo)來(lái)對(duì) 3D 形狀頂點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，一旦得到了人臉精細(xì)的 3D 形狀信息，再結(jié)合此特定人的紋理圖像，姿態(tài)的校正就可以簡(jiǎn)單地通過(guò)旋轉(zhuǎn)3D 人臉模型來(lái)實(shí)現(xiàn)了[3]。

3 紅外人臉檢測(cè)

在人臉活體檢測(cè)研究中，由于圖片和視頻畫(huà)面或者戴有面具時(shí)其表面是沒(méi)有溫度的，而根據(jù)人體溫度產(chǎn)生的人臉紅外感應(yīng)成像就成為一個(gè)新的人臉活體檢測(cè)的研究熱點(diǎn)，它的基本原理是：由于人體血液流動(dòng)的過(guò)程中產(chǎn)生了溫度，會(huì)被皮膚發(fā)散，從而使皮下血液系統(tǒng)呈現(xiàn)出一種獨(dú)特的面部信號(hào)。這種信號(hào)可以被紅外照相機(jī)獲取，通常就稱(chēng)之為面部熱像圖。

目前主要的研究方向是根據(jù)臉皮下面復(fù)雜的血管末梢產(chǎn)生同溫線而形成的特征值提取來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別，可以采用同溫線匹配方法特征提取和識(shí)別方法進(jìn)行紅外人臉識(shí)別技術(shù)，通過(guò)對(duì)于人臉皮膚下面的血管分布信息，使用熱靈敏度小于或等于0.7℃的紅外照相機(jī)所拍攝的人臉照片，每張臉一般含有數(shù)百個(gè)或者更多的封閉的同溫線。提取同溫線特征，用包含該特征的區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行提取：用幾何分析的方法來(lái)分析同溫線形狀，分析的結(jié)果產(chǎn)生的特征值就用來(lái)進(jìn)行人臉活體檢測(cè)[2]。

4結(jié)束語(yǔ)

以上幾個(gè)活體檢測(cè)技術(shù)主要基于人臉的各項(xiàng)生理特征來(lái)進(jìn)行設(shè)定識(shí)別，其各自存在局限性，如人臉細(xì)微動(dòng)作：在光線發(fā)生變化的時(shí)候，其可靠性目前還無(wú)法保證； 3D人臉識(shí)別在檢測(cè)戴有頭套的偽裝模型或者當(dāng)某個(gè)目標(biāo)試圖采用三維模型或面具試圖欺騙該系統(tǒng)時(shí)，也可以讓系統(tǒng)難以察覺(jué)和受騙；而紅外人臉檢測(cè)時(shí)，周邊環(huán)境溫度的變化和人自身身體狀況如運(yùn)動(dòng)，情感等因素使得面部熱像圖是否具有唯一性和穩(wěn)定性，還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。綜上所述，同時(shí)結(jié)合上面三種活體檢測(cè)技術(shù)，可以取長(zhǎng)補(bǔ)短，提高識(shí)別率，實(shí)現(xiàn)真正的活體檢測(cè)。

參考文獻(xiàn)

[1]《人臉識(shí)別中的活體檢測(cè)技術(shù)研究》 浙江大學(xué) 博士論文2010年 孫霖

[2]《紅外人臉識(shí)別技術(shù)》 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào) 2008年12月 伍世虔等

[3]《基于 3D 人臉重建的光照、姿態(tài)不變?nèi)四樧R(shí)別》 軟件學(xué)報(bào) 2006年3月 柴秀娟等