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楼主
发表于: 5小时前
技术背景:
r~nD%H:}P
人脸识别是一种生物特征身份认证方法。尽管人脸识别
系统
相比传统密码安全性更好,但是仍然可能被打印的照片或者面具所欺骗。为了应对这些攻击,研究人员开发了诸如需要3D信息、视频信息和利用算法在RGB图像中进行异常检测等手段。然而,随着
3D打印
和仿生硅胶技术的发展,一些3D伪装面具已经可以逼真到欺骗人眼。这些3D面具为当今的人脸识别系统带来了巨大的挑战。此外,当前基于RGB、RGBD或NIR图像的人脸反欺诈算法通常在数据集间评估时表现不佳。这种域适应问题导致人脸反欺诈系统在实际部署时的性能不可预测。除了这些常用的
传感器
外,短波红外
成像
、热成像相机、光场相机、偏振相机等先进手段也被用于人脸反欺诈系统,以期提高真脸和假脸的识别能力,但是这些传感器昂贵、庞大或者不便于使用。因此,它们很少被集成到真实世界的人脸识别系统里。
1DLAfsLlj
光谱
分析是一种区分不同
材料
的有效手段。由于人类血液中血红蛋白的吸收,人类皮肤的反射光谱在545nm和575nm处各有一个极小值,这个特性很难用面具模仿。基于高光谱成像的人脸反欺诈系统要比基于RGB相机的系统更有效可靠。但是传统的高光谱相机依赖
光栅
和机械扫描系统,因此存在成本高、体积大、单帧高光谱图像采集时间长的问题。在实际场景中,仍然不适用这样的高光谱系统。近年来,片上光程成像传感器技术迅猛发展。使用硅超表面和计算成像技术,可以实现片上快照高光谱传感器。它能以视频帧率采集高光谱图像,使得高光谱传感器进入日常生活场景成为可能。
XYj!nx{k,
文章创新点:
LDc?/ Z1
基于此,清华大学的Shijie Rao(一作)和Yali Li(通讯)等人提出一种基于超表面的快照高光谱图像传感器,用于人脸反欺诈识别系统。它在实际场景中使用光谱分析可以有效检测到几乎所有的欺骗攻击,并且对未知种类的攻击也有效。作者提出的系统在成本、体积和成像速度(50ms可采集一张高光谱图像)上都很具优势。
C9OEB6
原理解析:
Ve)P/Zz}^
超表面结构集成在CMOS图像传感器表面,超表面对入射光进行调制,CMOS图像传感器收集被调制的光强。利用频谱重建算法,获得高光谱图像。传感器输出的原始图像作为人脸检测和识别的输入,随后使用脸部的关键点数据重建出频谱,通过分析频谱信息完成人脸反欺诈分析,系统流程图见图1。
K2|2Ks_CS
图1
j*Uz.q?
(1)高光谱成像传感器。如图2,高光谱成像传感器包含4万余个显微分光计(microspectrometer),每个显微分光计包含N个不同的超表面单元,不同超表面单元的透射响应被设计成具有最小相关性。入射光的频谱求解看作为一个压缩感知问题,用凸
优化
方法求解。
tpPP5C{
图2
&6wD
(2)人脸反欺诈系统分类器。分类器原理示意如图3,对于每一个输入,选择32个关键点的频谱信息。通过采用Transformer编码器的自注意力机制,分别分析每个频谱样本的特征,同时还考虑32个样本的互相关。最后,Transformer编码器将输出向量发送到多层感知机,得到最终的人脸反欺诈分析结果。
w`KqB(36
图3
3b{ 7Z 2
实验结果:
+-2o b90_m
真实人脸(上排)和屏幕显示人脸(下排)分别由RGB相机采集(第1列),作者提出的传感器采集的原图(第二列),重建出的高光谱图像(第三列),人脸反欺诈系统像素级检测结果,亮黄色像素表示检测到真实皮肤(第四列)。
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}:+SA
&rs
真实场景人脸反欺诈识别结果。日光下真实人脸结果(a);日光下硅胶面具结果(b);屏幕显示人脸结果(c);
LED
灯光下高质量3D树脂面具结果(d);日光下纸面具结果(e);LED灯光下真实人脸结果(f)。
71b0MHNkvv
0gTv:1F/
BA(erf>
Zaime
X(_xOU)V
参考文献:Shijie Rao, Yidong Huang, Kaiyu Cui, and Yali Li, "Anti-spoofing face recognition using a metasurface-based snapshot hyperspectral image sensor," Optica 9, 1253-1259 (2022)
5ir Ffr
)SU\s+"M
文章来源:“
光学
前沿”公众号
w2X0.2)P2
/|s~X@%K
我司WJ系列高光谱相机,针对使用假头套、头模等工具非法通过人脸安防设备的情况,采用光谱相机对人脸表面材料进行区分,能够实现对真假人脸的分类识别。如想了解更多,欢迎+威:threephy
w}|XSJ!
aW=c.Q.
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