基于人臉邊緣圖像的人臉防偽

劉奇聰

（四川大學(xué)計算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人們急需在日常生活中使用安全高效的個人認(rèn)證方法。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)和計算能力的快速發(fā)展，自動人臉識別系統(tǒng)（AFRS）的精度和效率在過去十年里得到了很大的提高，促進(jìn)了AFRS在許多應(yīng)用中的部署。但是，AFRS的安全問題仍然是一個大問題。例如，人們可以通過使用面部照片、視頻或3D人臉面具輕易地欺騙AFRS。這嚴(yán)重阻礙了AFRS的普及。

許多研究人員提出了許多解決方案來解決人臉防偽問題。一些研究人員提出使用LBP[3]，DoG[4]，HOG[5]和LBP-TOP[6]等手動提取的紋理（或外觀）特征來區(qū)分真實(shí)的人臉與虛假的人臉。有人提出了眨眼和嘴唇運(yùn)動等臉部運(yùn)動特征來區(qū)分真實(shí)臉部和假面部。其他方法也被用于人臉防偽，包括三維臉部結(jié)構(gòu)分析、傅立葉光譜分析、光流分析。深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了重大突破，如圖像分類、目標(biāo)檢測和人臉識別。這激勵研究人員使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來解決人臉防偽的問題。

與現(xiàn)有的從原始人臉圖像提取特征的方法不同，本文提出將人臉圖像轉(zhuǎn)換為邊緣圖，并在面部邊緣圖上使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)人臉防偽征。在圖1中，列舉出了真是的人臉與虛假的人臉以及他們的邊緣圖。可以看出，邊緣地圖可以放大真人臉和假人臉之間的差異，同時抑制人臉圖像中的噪點(diǎn)。我們在兩個公共數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行的評估實(shí)驗(yàn)證明，面部邊緣圖的這種特征有助于人臉防偽，特別是對于跨數(shù)據(jù)庫的欺騙攻擊。

1 實(shí)驗(yàn)方法

在本節(jié)中，我們將介紹我們提出的方法的兩個關(guān)鍵組件：面部邊緣圖提取和人臉防偽特征學(xué)習(xí)。

1.1 面部邊緣圖提取

在我們提出的方法中，首先應(yīng)用了人臉檢測以及特征點(diǎn)定位。臉部對齊基于五個特征點(diǎn)，瞳孔、鼻尖以及嘴角。請注意，在此步驟之后，我們將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后將這些人臉圖像歸一化為100×100的大小，并裁剪為64×64的大小，以鼻尖所在的位置做為圖像的中心點(diǎn)，瞳孔的位置與圖像邊緣的距離為24個像素。這樣圖像的大部分背景被消除。然后我們使用OpenCV 3.0中提供的Sobel算子來對圖像進(jìn)行X軸和Y軸的邊緣檢測。所得到的邊緣圖按照一定比例疊加。圖2是我們方法圖像預(yù)處理的過程。

圖1 左側(cè)為真實(shí)的人臉圖像，右側(cè)為虛假的人臉圖像，以及各自的邊緣圖

1.2 人臉防偽特征學(xué)習(xí)

在這一部分我們將詳細(xì)介紹人臉防偽特征學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在我們提出的方法中，我們使用三個卷積層，三個池化層和兩個全連接層。在卷積層中，使用歸一化層。在每個卷積層之后使用共享層。ReLU非線性也被用于每個卷積層的輸出。第一個全連接層位于第三個池化層之后。另一個是Softmax層。圖3是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)圖。

2 實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在本節(jié)中，我們首先介紹實(shí)驗(yàn)中使用的數(shù)據(jù)庫以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

在本文中，我們使用了兩個公共數(shù)據(jù)庫：CASIA Face Anti-Spoofing Database[1]和MSU Mobile Face Spoofing Database（MFSD）[2]。 CASIA人臉防偽數(shù)據(jù)庫人臉數(shù)據(jù)變化，虛假的臉孔來源于真實(shí)人臉的高質(zhì)量臉部圖像。有三種類型的圖像質(zhì)量：低質(zhì)量，正常質(zhì)量和高質(zhì)量。有三種人臉欺騙攻擊，即切割照片攻擊，視頻攻擊和歪曲照片攻擊。在這個數(shù)據(jù)庫中包含600個視頻剪輯。每個人包含12個視頻片段（3個真正的視頻和9個假的）。我們將視頻剪輯解碼成圖像并保存為JPEG圖像用于數(shù)據(jù)預(yù)處理。MSU人臉防偽數(shù)據(jù)庫包含來自35個人的280個視頻片段，根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)與虛假數(shù)據(jù)的采集設(shè)備的不同，該數(shù)據(jù)庫可以分為6個部分：1）高分辨率iPad（安卓平板攝像頭）拍攝,2）移動設(shè)備iPhone（或Android手機(jī)）攝像頭3）照片Android攝像頭 4）高分辨率 iPad（電腦）攝像頭，5）iPhone/筆記本電腦攝像頭6采集自電腦攝像頭的打印照片。MSU數(shù)據(jù)庫自帶使用MATLAB代碼將視頻解碼成圖像格式的數(shù)據(jù)。在圖表1中包含了兩個數(shù)據(jù)的視頻數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量。

圖2 圖像預(yù)處理過程

圖3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

表1 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)數(shù)量

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了得到可靠的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們做了兩個實(shí)驗(yàn)：1）使用CASIA數(shù)據(jù)庫的訓(xùn)練分類器并在CASIA和MFSD數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行測試2）使用CASIA和MFSD作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集選取MFSD部分?jǐn)?shù)據(jù)做為測試集進(jìn)行測試。我們所做的實(shí)驗(yàn)是在具有Intel i7 CPU，NVIDIA Ge-Force GTX 980Ti顯卡和32 GB內(nèi)存的電腦上進(jìn)行的。我們用一個開源框架“Caffe”來實(shí)現(xiàn)我們提出的方法?！癈affe”是一個有效的框架，已被廣泛用于深度學(xué)習(xí)，尤其是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在第一個實(shí)驗(yàn)中，我們使用CASIA數(shù)據(jù)庫作為訓(xùn)練集，其中5000張假面圖像和2000張真實(shí)面孔作為內(nèi)部測試集。我們從MFSD中選擇4000張假面和2000張真實(shí)圖像作為外部測試集。第二個實(shí)驗(yàn)我們使用所有的CASIA數(shù)據(jù)庫和MFSD的一部分作為訓(xùn)練集，我們選擇MFSD作為訓(xùn)練集留下3000個圖像（2000個假和1000個真實(shí)）的測試集。在表2中展示了兩次實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)精度。

我們設(shè)計了一個實(shí)驗(yàn)來證明我們提出的方法與文獻(xiàn)[2]中提到的方法相比將會表現(xiàn)得很好。這兩種方法都在CASIA[1]中進(jìn)行了訓(xùn)練，并在MFSD[2]中進(jìn)行了測試。在文獻(xiàn)[2]中，作者使用IDA（Image Distortion Analysis）和SVM來進(jìn)行臉部活性檢測。我們使用CNN和提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和灰度圖像訓(xùn)練了一個分類器。在表3顯示了我們的方法和作者在文獻(xiàn)[2]中的結(jié)果。

表2

3 結(jié)語

在本文中，我們提出了一種基于DCNN的人臉檢測方法。在MFSD上測試的實(shí)驗(yàn)表明，我們?nèi)〉昧肆己玫谋憩F(xiàn)效果。由于用于訓(xùn)練分類模型的圖像都是偏轉(zhuǎn)角度較小的正面圖像，當(dāng)測試頭像偏轉(zhuǎn)角度較大的圖像時，該模型地表現(xiàn)不夠好。在接下來的工作中，我們將提高泛化能力，以適應(yīng)不同的角度。

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