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    基于雙目視覺(jué)與樹(shù)莓派的活體人臉識(shí)別裝置

    2021-08-02 07:40:04葉曉峰鄺澤權(quán)關(guān)健恒鄭文靖李卓文
    軟件導(dǎo)刊 2021年7期
    關(guān)鍵詞:活體權(quán)值人臉識(shí)別

    葉曉峰,邱 健,鄺澤權(quán),關(guān)健恒,鄭文靖,李卓文

    (華南師范大學(xué)物理與電信工程學(xué)院,廣東廣州 510006)

    0 引言

    隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展,人臉識(shí)別作為一種重要的身份鑒別技術(shù)廣泛應(yīng)用于出入門(mén)禁、考勤打卡、安全監(jiān)控、刑事偵查、快捷支付等領(lǐng)域[1]。然而,由于人臉容易被偽造,人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性受到威脅。目前,人臉偽造攻擊方式一般有照片攻擊、視頻回放攻擊以及人臉面具或模型攻擊[2-4]。其中,人臉面具或模型制作工藝較為復(fù)雜,因而比較常見(jiàn)的是照片和視頻人臉欺騙攻擊。面對(duì)人臉偽造攻擊,活體檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

    基于圖像紋理分析的方法依據(jù)照片或顯示屏上的人臉圖像經(jīng)過(guò)二次或多次采集后,通過(guò)甄別局部高光區(qū)域、陰影區(qū)域以及圖像清晰度等紋理細(xì)節(jié)與真臉存在的差異,實(shí)現(xiàn)真假人臉識(shí)別[5]。Li 等[6]提出采用傅里葉頻譜分析方法判別真假人臉,認(rèn)為照片為平面且尺寸較小,因而高頻分量較少,同時(shí)在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)運(yùn)動(dòng);局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)等算子或其改進(jìn)方法常用于人臉圖像的紋理特征描述[7-9],在實(shí)驗(yàn)中有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。然而,基于紋理的方法容易受圖像質(zhì)量、光照條件等因素影響,且跨數(shù)據(jù)集通用能力不強(qiáng)[10]。

    基于運(yùn)動(dòng)信息的方法在生活中較常見(jiàn),活體認(rèn)證時(shí)要求用戶配合完成隨機(jī)指定的動(dòng)作,通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶的眨眼、張嘴等動(dòng)作狀態(tài)來(lái)判斷是否為真人[11]。該方法識(shí)別率很高,但需要用戶長(zhǎng)時(shí)間配合,用戶體驗(yàn)感不好,存在可能被視頻攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。

    活體檢測(cè)可在非可見(jiàn)光波段實(shí)現(xiàn)。在近紅外光譜下,由于真人皮膚和偽造人臉材質(zhì)不同,會(huì)表現(xiàn)出明顯的反射特性差異,從而可以排除非活體人臉[12]。偽造人臉溫度往往比真人臉低,其紅外輻射較小,熱紅外圖像相對(duì)真人臉較為暗淡,因此可使用熱紅外成像方法進(jìn)行活體檢測(cè)[13]。上述方法檢測(cè)效果較好,但采集條件較嚴(yán)格,對(duì)設(shè)備要求較高,成本遠(yuǎn)高于一般可見(jiàn)光系統(tǒng)。

    基于深度信息的方法考慮照片和顯示屏上的人臉是平面結(jié)構(gòu),而真實(shí)人臉具有立體三維結(jié)構(gòu),所以可利用深度信息的差異進(jìn)行活體檢測(cè)。Lagorio 等[14]利用結(jié)構(gòu)光3D掃描儀獲取特征點(diǎn)的三維信息,通過(guò)計(jì)算各點(diǎn)的表面曲率判別人臉真?zhèn)?,很好地排除了假人臉,但將圖片進(jìn)行彎曲時(shí)檢測(cè)效果不理想,而且掃描儀設(shè)備結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,成本較高。

    針對(duì)活體檢測(cè)方法存在的問(wèn)題,本文提出一種基于雙目視覺(jué)深度信息的人臉活體檢測(cè)方法。該方法作為基于深度信息方法的一種,無(wú)需用戶過(guò)多配合,對(duì)照片和視頻假人臉有很好的區(qū)分效果,硬件設(shè)備簡(jiǎn)單、成本較低,滿足多數(shù)實(shí)際應(yīng)用需求。依據(jù)雙目視覺(jué)原理對(duì)人臉特征點(diǎn)進(jìn)行三維重建,建立基于人臉深度特征的活體判別模型。對(duì)于人臉照片彎曲的特殊情況借助層次分析法(Analytic Hi?erarchy Process,AHP)進(jìn)行主觀賦權(quán),提高了活體檢測(cè)的魯棒性。本系統(tǒng)應(yīng)用上述方法,以樹(shù)莓派為控制核心,設(shè)計(jì)一個(gè)活體人臉識(shí)別的小型化檢測(cè)裝置。該裝置具有算法簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確率高、設(shè)備便攜、功耗小等優(yōu)點(diǎn)。

    1 人臉三維重建

    1.1 雙目視覺(jué)成像原理

    依據(jù)雙目視覺(jué)原理可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物的三維重建,其實(shí)質(zhì)是利用雙目攝像頭系統(tǒng)的成像關(guān)系,由三角形幾何關(guān)系計(jì)算出圖像中物體的三維坐標(biāo)[15]。

    經(jīng)過(guò)立體校正后,雙目攝像頭平面已經(jīng)達(dá)到前向平行對(duì)準(zhǔn)[16],即左、右攝像頭的主光軸相互平行,且成像面在同一平面上。雙目攝像頭系統(tǒng)的三維成像如圖1 所示,其中Cl和Cr分別表示左、右攝像頭的光心,兩個(gè)光心之間的距離(基線距離)為b。對(duì)于同一目標(biāo)點(diǎn)P(x,y,z)(左攝像頭坐標(biāo)系中的坐標(biāo)),其在兩個(gè)相機(jī)坐標(biāo)系中的Z軸坐標(biāo)相同。

    Fig.1 Imaging principle of binocular camera system圖1 雙目攝像頭系統(tǒng)成像原理

    圖2 為圖1 在X-Z平面上的投影成像原理。其中,f表示兩攝像頭的焦距,P點(diǎn)為空間中一目標(biāo)點(diǎn),z為P點(diǎn)在Z軸方向上的坐標(biāo),Pl和Pr分別為P點(diǎn)在左、右攝像頭平面上的成像點(diǎn),它們?cè)谧蟆⒂覕z像頭坐標(biāo)系中的X軸坐標(biāo)分別為xl和xr。將右像平面上的Pr點(diǎn)映射至左像平面上的點(diǎn),使得線段和PrCr平行,則由幾何關(guān)系可知點(diǎn)即是空間點(diǎn)P '(x-b,z)在左像平面上的成像點(diǎn)。

    Fig.2 Imaging principle on the X-Z plane圖2 X-Z 平面上的成像原理

    由三角形相似關(guān)系可以得到:

    在此定義視差為d=xl-xr,對(duì)上式進(jìn)行變換有:

    由式(2)可知,在確定了兩個(gè)攝像頭的基線長(zhǎng)度b和焦距f后,只要求出目標(biāo)點(diǎn)在兩攝像頭成像面上成像時(shí)的視差d,便可確定目標(biāo)點(diǎn)在攝像頭坐標(biāo)系中的Z軸坐標(biāo),即該點(diǎn)到攝像頭平面的距離。而在雙目測(cè)距過(guò)程中,基線長(zhǎng)度和焦距可在相機(jī)標(biāo)定時(shí)求得,視差則可由立體匹配得到。

    根據(jù)三角形關(guān)系還可求得目標(biāo)點(diǎn)在X軸和Y軸方向上的坐標(biāo),這樣就能獲得空間點(diǎn)在實(shí)際場(chǎng)景中的三維信息,實(shí)現(xiàn)三維物體重建,表達(dá)式如下:

    1.2 人臉特征點(diǎn)提取

    對(duì)人臉進(jìn)行活體識(shí)別需要檢測(cè)出人臉特征點(diǎn),因此提取人臉特征點(diǎn)是很重要的一步。由于本文研究的重點(diǎn)是活體檢測(cè),因此提取人臉特征點(diǎn)直接使用Dlib 庫(kù)提供的68點(diǎn)標(biāo)記方法。該方法基于級(jí)聯(lián)回歸樹(shù)(Ensemble of Regres?sion Trees,ERT)算法,即基于梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的回歸樹(shù)訓(xùn)練方法[17]。其準(zhǔn)確性較高,對(duì)人臉特征點(diǎn)識(shí)別和標(biāo)記速度較快,且對(duì)人臉角度沒(méi)有太大要求,可根據(jù)人臉姿態(tài)的變化進(jìn)行檢測(cè)[18]。使用Dlib 庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)特征點(diǎn)檢測(cè)模型提取到的68 個(gè)特征點(diǎn)位置如圖3 所示,還可根據(jù)需要由68 個(gè)特征點(diǎn)位置確定其它特征點(diǎn)位置。

    Fig.3 68 facial feature points圖3 人臉68 個(gè)特征點(diǎn)

    在調(diào)用雙目視覺(jué)中的立體匹配算法后,可以得到左、右圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的視差圖,并由視差圖計(jì)算出人臉圖像的深度矩陣。只要獲得了任一所需特征點(diǎn)位置,就能得到該特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

    2 基于AHP 的活體檢測(cè)

    2.1 層次分析法(AHP)

    層次分析法是一種將定性與定量分析結(jié)合的多因素決策分析方法,用決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷和推理各標(biāo)準(zhǔn)之間的相對(duì)重要程度,并進(jìn)行量化表示,合理給出每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重,利用權(quán)重求出各方案的優(yōu)劣次序[19],常用于主觀賦權(quán)。

    在實(shí)際問(wèn)題中,首先要建立目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層的多層次結(jié)構(gòu)模型[20],然后對(duì)每一層因素進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)造判斷矩陣。如表1 所示,采用1-9 分的標(biāo)度方法。其中,每?jī)蓚€(gè)因素之間的標(biāo)度值互為倒數(shù),表示相對(duì)重要性相反。

    可使用和積法計(jì)算判斷矩陣的最大特征根及其特征向量。先將判斷矩陣的每一列元素歸一化,再將每一行元素相加,對(duì)得到的列向量進(jìn)行歸一化處理,便可得到近似特征向量即權(quán)向量,然后通過(guò)式(4)得到最大特征根。其中,Aw表示判斷矩陣A和權(quán)向量w的乘積。

    Table 1 Definition of the scale of judgment matrix表1 判斷矩陣標(biāo)度的定義

    為保證構(gòu)造的判斷矩陣有較好的一致性,還需要通過(guò)一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CI 和RI 來(lái)衡量矩陣偏離程度[20]。其中,一致性指標(biāo)CI 由式(5)得到,平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI 的值如表2 所示[21]。

    Table 2 Values of average random consistency index RI表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI 的值

    若一致性比率CR=CI/RI<0.1,就可認(rèn)為判斷矩陣滿足一致性要求,否則需要修改判斷矩陣,重新計(jì)算權(quán)重。

    2.2 活體人臉深度特征賦權(quán)方法

    本文所考慮的活體檢測(cè)主要用于區(qū)分真實(shí)人臉與照片、視頻中的偽造人臉。真實(shí)人臉三維結(jié)構(gòu)與這些假人臉相比差別較大,其各個(gè)面部器官是立體的。對(duì)于平面結(jié)構(gòu)的假人臉,其各個(gè)位置的深度相同,而即便將照片偏轉(zhuǎn)或彎曲折疊,其深度信息也不會(huì)與真人臉相同。由此,可將雙目視覺(jué)原理計(jì)算出的深度信息作為區(qū)別真假人臉的特征。

    由于鼻尖點(diǎn)到攝像頭的距離最小,本文以鼻尖點(diǎn)為參考點(diǎn),選取10 個(gè)特征點(diǎn)與鼻尖點(diǎn)的深度差值構(gòu)建深度特征,這些深度差值在一定程度上能反映面部器官三維結(jié)構(gòu)的凹凸起伏狀況。如圖4 所示,點(diǎn)①②為眉梢點(diǎn),③④為外眼角點(diǎn),⑤⑥為顴骨點(diǎn),⑦⑧為嘴角點(diǎn),⑨⑩為鼻根點(diǎn)和下巴中心點(diǎn)。根據(jù)各點(diǎn)位置為各深度差值賦以權(quán)值,計(jì)算其加權(quán)和,由此構(gòu)建判別模型,如式(6)所示。

    Fig.4 10 selected feature points圖4 選取的10 個(gè)特征點(diǎn)

    其中,di表示各點(diǎn)與鼻尖點(diǎn)的深度差,wi表示各點(diǎn)所占權(quán)重,D 表示總深度特征值。顯然,平面?zhèn)卧烊四樀目偵疃忍卣髦祽?yīng)接近于0,而真實(shí)人臉的總深度特征值則為相對(duì)較大的正值,如此便可判定人臉的真實(shí)性。

    真實(shí)人臉與平面假人臉在各點(diǎn)權(quán)重相等時(shí)就能取得較好效果,但顯示偽造人臉照片、電子顯示屏等往往會(huì)被攻擊者嘗試往水平或豎直方向偏轉(zhuǎn)一定角度,這樣人臉圖像上各點(diǎn)的深度就會(huì)有所差異,可能使D 值較大。對(duì)于這種攻擊情況要考慮讓左右和上下兩邊的權(quán)值相等(分隔線見(jiàn)圖4),從而使兩邊的深度差值正負(fù)抵消,D 值仍然較小。綜上所述,對(duì)于各特征點(diǎn)深度差值所占權(quán)重的分配需要在權(quán)值平均分配基礎(chǔ)上,使權(quán)值左右對(duì)稱、上下相等。權(quán)值按表3 分配即可有效抵御平面假人臉及其在水平或豎直方向上偏轉(zhuǎn)的攻擊。

    Table 3 Weights for the flat fake face and its deflection表3 針對(duì)平面假人臉及其偏轉(zhuǎn)情況的權(quán)值

    偽造人臉攻擊還有其它形式,如將人臉照片進(jìn)行一定程度的彎曲,包括向內(nèi)彎曲和向外彎曲(見(jiàn)圖5)。對(duì)于向內(nèi)彎曲,由于各點(diǎn)深度比鼻尖點(diǎn)小,因此D 為負(fù)值,在各種權(quán)值分配下與真實(shí)人臉依然有很好的區(qū)分度。而向外彎曲時(shí)由于各點(diǎn)深度差均大于0,很接近于真實(shí)人臉情況,最有可能造成誤判。這時(shí)要使D 盡量小,需要使兩條分隔線附近點(diǎn)的權(quán)值大于兩端距離較遠(yuǎn)的點(diǎn)的權(quán)值,例如在水平方向向外彎曲時(shí)應(yīng)適當(dāng)增大第9 和第10 號(hào)檢測(cè)點(diǎn)權(quán)值,本文在此借助層次分析法進(jìn)行主觀賦權(quán)。

    Fig.5 Curved face photos圖5 彎曲人臉照片

    應(yīng)使分隔線附近點(diǎn)權(quán)重較大,但是權(quán)值不可能同時(shí)符合兩個(gè)方向彎曲要求,因此需要分兩種情況構(gòu)造判斷矩陣。本文給出水平方向向外彎曲情況下的判斷矩陣,如表4 所示。

    Table 4 Judgement matrix for the situation of horizontal outward bending表4 水平向外彎曲情況判斷矩陣

    然后按AHP 的基本步驟便可計(jì)算出相應(yīng)的權(quán)向量并進(jìn)行一致性檢驗(yàn),由此得到兩種情況下的權(quán)值如表5 所示。

    Table 5 Weights for the situation of horizontal and vertical outward bending表5 水平和豎直向外彎曲情況的權(quán)值

    最后,按照分配的3 種權(quán)值分別計(jì)算總深度特征值D,并求出其中的最小值Dmin。若為假人臉,則至少在其中一種權(quán)值下的D 值較小,即Dmin值較小,而真人臉計(jì)算出的D值總是較大的,據(jù)此進(jìn)行判別。根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)可確定真實(shí)人臉和偽造人臉之間深度特征的閾值。當(dāng)計(jì)算出的最小值大于閾值時(shí),就判定為真實(shí)人臉,否則判定為偽造人臉。

    3 活體人臉識(shí)別裝置實(shí)現(xiàn)

    3.1 基于樹(shù)莓派的硬件設(shè)備

    本裝置硬件設(shè)備比較簡(jiǎn)單,主要由樹(shù)莓派和雙目攝像頭模組組成,具有很好的便攜性。其中,樹(shù)莓派為裝置的控制核心[22]。版本為3B+,采用ARM Cortex-A53 架構(gòu),包含4 個(gè)1.4GHz 的64-bit CPU,1G 內(nèi)存。樹(shù)莓派3B+搭載官方的基于Linux 的Raspbian 操作系統(tǒng),同時(shí)支持Python、Ja?va、C、Perl 等多種編程語(yǔ)言,功能十分完善,計(jì)算能力也很可觀,能夠較好地支持所需功能。

    攝像頭采用集成的高清USB 雙目攝像頭模組。該攝像頭模組支持UVC 免驅(qū)協(xié)議,在MJPEG 格式下分辨率及幀率最高可達(dá)1 920×1 080 和30fps,且與樹(shù)莓派系統(tǒng)兼容,適用于軟件開(kāi)發(fā)。

    3.2 基于樹(shù)莓派的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    軟件開(kāi)發(fā)以Python 作為編程語(yǔ)言,其功能實(shí)現(xiàn)的測(cè)試流程如圖6 所示。首先,需要對(duì)雙目攝像頭進(jìn)行標(biāo)定,以獲得攝像頭的內(nèi)、外參數(shù);再根據(jù)標(biāo)定參數(shù)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行立體校正,以消除畸變,使兩個(gè)成像平面同行共面,減少立體匹配的計(jì)算量[23];然后調(diào)用半全局塊匹配(Semi-Global Block Matching,SGBM)算法匹配左、右圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)[24],獲得人臉圖像的視差圖,并計(jì)算出深度矩陣,即得到三維坐標(biāo)。從左圖中提取人臉特征點(diǎn),使用人臉活體檢測(cè)算法判別人臉真?zhèn)?;調(diào)用基于Haar 特征的級(jí)聯(lián)分類器及局部二值模式直方圖(Local Binary Patterns Histograms,LB?PH)算法,分別實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別功能[25-26],最終將活體人臉識(shí)別結(jié)果上傳至數(shù)據(jù)庫(kù)。

    Fig.6 Software testing process圖6 軟件測(cè)試流程

    設(shè)計(jì)的主界面如圖7 所示,其集合了“拍攝照片”“顯示圖片”“立體匹配”“人臉真假判別”和“人臉數(shù)據(jù)采集”等幾個(gè)功能模塊。其中,在視頻窗口通過(guò)加入矩形采集框方式對(duì)人臉位置、距離加以限制,以提高測(cè)量的可靠性。

    Fig.7 Software main interface圖7 軟件主界面

    4 活體人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)

    4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    考慮到數(shù)據(jù)的全面性和可靠性,實(shí)驗(yàn)采集不同姿態(tài)、佩戴與不佩戴眼鏡的人臉圖像200 對(duì),正對(duì)攝像頭、相對(duì)攝像頭朝不同方向偏轉(zhuǎn)以及不同彎曲方向和彎曲程度的偽造人臉圖像每組各100 對(duì)。由于人臉識(shí)別系統(tǒng)一般要求人臉只能正對(duì)攝像頭或小角度偏轉(zhuǎn),因而對(duì)于真實(shí)人臉并未采集大角度偏轉(zhuǎn)圖像。為避免環(huán)境因素影響,實(shí)驗(yàn)均在相同的室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)分下午和晚上兩組,在同一時(shí)間段采集真假人臉圖像,且室內(nèi)燈光亮度充足。實(shí)驗(yàn)圖像為固定于同一位置的雙目攝像頭模組所拍攝,并采用樹(shù)莓派3B+進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

    本文實(shí)驗(yàn)包括真假人臉深度信息對(duì)比實(shí)驗(yàn)和真假人臉判別實(shí)驗(yàn)兩部分。首先對(duì)真實(shí)人臉和平面?zhèn)卧烊四樀纳疃刃畔⑦M(jìn)行對(duì)比,通過(guò)觀察各特征點(diǎn)的深度特征,驗(yàn)證基于雙目深度信息的活體檢測(cè)方法可行性;然后對(duì)本文方法進(jìn)行真假人臉的判別實(shí)驗(yàn)。在活體檢測(cè)方法中需要確定一個(gè)合適的閾值,它直接影響到活體檢測(cè)的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)將偽造人臉?lè)譃檎龑?duì)攝像頭和相對(duì)攝像頭成像面偏轉(zhuǎn)的平面人臉,以及向內(nèi)和向外的彎曲人臉4 種情況??紤]到只有向外的彎曲人臉?biāo)?jì)算出的總深度特征值才有可能接近真實(shí)人臉,且彎曲程度越大越接近,因此需要先針對(duì)不同彎曲程度的向外彎曲人臉照片進(jìn)行測(cè)試,以獲得深度特征閾值,再根據(jù)該閾值對(duì)其它情況進(jìn)行判別。

    4.2 真假人臉深度信息對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    圖8 和圖9 分別為系統(tǒng)對(duì)真實(shí)人臉和平面假人臉照片的識(shí)別結(jié)果。從圖中可以看到系統(tǒng)會(huì)生成視差圖,檢測(cè)出人臉區(qū)域及提取特征點(diǎn),并給出活體檢測(cè)與人臉識(shí)別的判斷結(jié)果。

    表6 為真假人臉各特征點(diǎn)與鼻尖點(diǎn)之間的平均深度差值。由表6 可知,真實(shí)人臉各特征點(diǎn)深度均大于鼻尖點(diǎn)深度,而平面假人臉各特征點(diǎn)深度都與鼻尖點(diǎn)接近,驗(yàn)證了真假人臉在深度信息上具有明顯差別,初步證明本文方法可行。

    Fig.8 Real face result display圖8 真實(shí)人臉結(jié)果顯示

    Fig.9 Flat fake face result display圖9 平面假人臉結(jié)果顯示

    Table 6 Depth information of feature points of real and fake face表6 真假人臉特征點(diǎn)深度信息

    4.3 真假人臉判別實(shí)驗(yàn)

    本實(shí)驗(yàn)首先對(duì)真實(shí)人臉和向外彎曲人臉照片進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果如表7 所示。其中,在實(shí)驗(yàn)時(shí)將人臉照片直接對(duì)折來(lái)表示彎曲情況,以對(duì)折后兩邊的夾角來(lái)區(qū)分不同的彎曲程度,夾角越小則彎曲程度越大,深度特征值Dmin也越大。

    實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),對(duì)于真實(shí)人臉,其Dmin值大小大部分在15~30 之間,只有個(gè)別在15 以下;對(duì)于向外彎曲的人臉照片,Dmin值除少數(shù)幾個(gè)外基本不超過(guò)10??紤]到活體檢測(cè)中排除偽造人臉的攻擊更為重要,因此將閾值取15,較大的閾值能保證偽造人臉檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。而若是真實(shí)人臉被錯(cuò)誤地判斷為假人臉,仍可重新進(jìn)行檢測(cè)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看系統(tǒng)對(duì)真實(shí)人臉的判別仍具有較高的準(zhǔn)確率。

    此外,當(dāng)彎曲人臉照片夾角小于90°時(shí),因彎曲程度較大,檢測(cè)模型無(wú)法提取出人臉特征點(diǎn)位置,此時(shí)深度特征值無(wú)法計(jì)算,因此在實(shí)驗(yàn)時(shí)直接判定為偽造人臉。

    Table 7 Experimental results of real faces and outwardly curved face photos表7 真實(shí)人臉與向外彎曲人臉照片實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    然后以15 為閾值對(duì)偽造人臉的其它3 種情況進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果如表8 所示。其中,平面人臉的深度特征值接近于0;向內(nèi)彎曲的人臉照片深度特征值為負(fù)值,這是因?yàn)檫x取點(diǎn)的深度值都小于鼻尖點(diǎn)的深度值。該結(jié)果表明真實(shí)人臉與另外3 種情況偽造人臉的深度特征差異顯著,該方法能有效分辨出人臉真?zhèn)巍?/p>

    Table 8 Experimental results of three kinds of fake faces表8 三種偽造人臉實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    綜上所述,活體人臉識(shí)別裝置對(duì)各種情況下的人臉真?zhèn)闻袆e準(zhǔn)確率都很高。在適當(dāng)犧牲真實(shí)人臉準(zhǔn)確率的情況下,偽造人臉識(shí)別準(zhǔn)確率在實(shí)驗(yàn)范圍內(nèi)可達(dá)到100%,而真實(shí)人臉的準(zhǔn)確率也有98%,能夠有效抵御各種假人臉照片和視頻的攻擊。由此可知,本文采用的人臉活體檢測(cè)方法簡(jiǎn)單可行,具有較高的可靠性和較好的魯棒性。

    5 結(jié)語(yǔ)

    考慮到人臉面部器官的三維凹凸性特征,本文提出基于雙目視覺(jué)獲取的三維信息對(duì)人臉特征位置進(jìn)行深度計(jì)算,并結(jié)合AHP 主觀賦權(quán)的活體檢測(cè)簡(jiǎn)化算法思路;采用樹(shù)莓派作為核心控制器,設(shè)計(jì)系統(tǒng)用戶界面,完成功能移植和小型化裝置搭建,實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別和活體檢測(cè)功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該裝置能夠有效提取真假人臉的深度特征,對(duì)于偽造人臉的攻擊有很好的判別能力,同時(shí)簡(jiǎn)單便攜、硬件成本低、功耗小等特點(diǎn)使其具有很好的應(yīng)用前景。

    后續(xù)將對(duì)人臉特征點(diǎn)提取算法進(jìn)行優(yōu)化,減少在樹(shù)莓派上人臉特征點(diǎn)檢測(cè)時(shí)間,更高效準(zhǔn)確地進(jìn)行人臉識(shí)別。

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