基于多尺度雙通道網絡的人臉活體檢測

任 拓, 況立群, 謝劍斌, 薛紅新

(1.中北大學 計算機科學與技術學院, 山西 太原 030051;2.山西省視覺信息處理及智能機器人工程研究中心, 山西 太原 030051;3.機器視覺與虛擬現實山西省重點實驗室,山西 太原 030051)

0 引 言

人臉活體檢測是人臉識別的關鍵一環, 通過人臉活體檢測可以有效篩選出偽造人臉, 從而保障人臉識別系統的安全。然而, 現階段人臉活體檢測算法普遍存在泛化能力不足的問題。一些學者提出使用頻率域的方法來提取偽造人臉圖像上的偽造痕跡, 比如使用高通濾波器提取高頻信息來獲取圖像紋理和邊緣信息。使用頻率域處理雖然可以提取隱藏在圖片中的偽造信息, 但是對光照環境和采集設備變化的適應性差, 魯棒性較差。故本文針對頻率域的方法進行改進, 在使用頻率域的同時引入空間域方法, 通過提取頻率域和空間域的多尺度信息來提高人臉活體檢測的效果。

1 相關工作

人臉活體檢測技術是指一種判斷人臉是否偽造(如人皮面具、數字照片、打印照片、視頻等)的技術。現有的人臉活體檢測技術主要分為兩類: 基于空間域的活體檢測和基于頻率域的活體檢測。

基于空間域的方法可以分為基于傳統手工特征和基于深度學習的方法。傳統手工特征包括LBP[1]、HOG[2]、SIFT等靜態特征和面部活動、眨眼、光線變化、遠程生理信號特征RPPG[3]等運動特征。但是, 靜態特征所含信息層次較低, 并且提取操作繁瑣; 基于運動特征的方法對回放視頻類攻擊的識別率不高。……