發(fā)布時(shí)間：2020-12-06 06:52

　　人臉身份認(rèn)證是一種典型的生物特征識(shí)別技術(shù),其突出優(yōu)點(diǎn)是非接觸、方便采集等,在很多應(yīng)用場(chǎng)景中都發(fā)揮了十分重要的作用。近年來(lái),隨著電子商務(wù)等的發(fā)展,人臉等生物特征與越來(lái)越多的用戶(hù)財(cái)產(chǎn)和隱私相關(guān)聯(lián)。由于人臉具有不可再生性,且隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,用戶(hù)的人臉信息較易獲取,因此給人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)帶來(lái)了較大的安全隱患,研究人臉身份認(rèn)證的安全性是基于人臉的身份認(rèn)證系統(tǒng)普及的前提,具有重要的社會(huì)意義。本文針對(duì)人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)的以下幾點(diǎn)安全隱患進(jìn)行研究:1.不法攻擊者使用合法用戶(hù)的假體,例如照片或者視頻等,試圖入侵系統(tǒng)。因此需要設(shè)計(jì)有效嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜四樆铙w檢測(cè)算法。2.黑客盜取數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的人臉特征,攻擊系統(tǒng)或者移作他用。因此需要對(duì)人臉的生物特征進(jìn)行模板保護(hù)。針對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)中的上述安全隱患開(kāi)展了一系列原創(chuàng)性研究,論文主要工作包括如下:研究并提出一種融合多種動(dòng)態(tài)特征的人臉活體檢測(cè)算法�，F(xiàn)有的人臉活體檢測(cè)方法較容易受采集和展示設(shè)備的影響,因此在跨庫(kù)測(cè)試中性能大大下降。針對(duì)該問(wèn)題,提出了融合多種動(dòng)態(tài)特征的活體檢測(cè)方法。其中一個(gè)特征是視頻中人臉的全時(shí)域運(yùn)動(dòng)模式,它通過(guò)分析視頻中每一個(gè)像素在時(shí)域上的變化,計(jì)算其變化幅度... 

【文章來(lái)源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：121 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

生物特征示例

(f)擊鍵 (g)簽名圖 1- 1 生物特征示例Fig. 1-1 Examples of Biometrics身份認(rèn)證的準(zhǔn)確率有了突飛猛進(jìn)的提高，遠(yuǎn)超過(guò)所示。因此人臉識(shí)別越來(lái)越多地應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景[8罪犯身份識(shí)別、信用卡驗(yàn)證、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、門(mén)始國(guó)內(nèi)各火車(chē)站已陸續(xù)實(shí)現(xiàn)刷臉身份識(shí)別，在省高安檢效率。且另一方面目前大多數(shù)手機(jī)都已支。許多科技公司紛紛推出了自己的相關(guān)產(chǎn)品，曠視科技（Face++）3等， 圖 1- 3 為曠視科技的

圖 1- 3 曠視科技的在線(xiàn)人臉身份驗(yàn)證服務(wù)Fig. 1-3 Online face verification of Face++圖 1- 4 刷臉支付應(yīng)用系統(tǒng)Fig. 1-4 Face-based payment system隨著人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)的普及，人臉信息與越來(lái)越多的個(gè)人財(cái)產(chǎn)或隱私相關(guān)聯(lián)，因此在提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，又要同時(shí)保證系統(tǒng)的安全性。2017 年的中央電視臺(tái) 315 晚會(huì)揭露了人臉識(shí)別技術(shù)的漏洞，主持人通過(guò)一張靜態(tài)照片或者通過(guò)動(dòng)態(tài)換臉的方式即可登錄個(gè)人賬戶(hù)5。由此可見(jiàn)，目前的人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)還存在較大的安全性漏洞，如何提高人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)的安全性，提高用戶(hù)的財(cái)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 尹寶才,王文通,王立春.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
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[6]基于人臉模板保護(hù)的不可逆變換方法[J]. 毋立芳,江思源,肖鵬,楊鑫.  信號(hào)處理. 2012(07)
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[8]人臉表情的形變線(xiàn)性擬合方法[J]. 李旭東,張振躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2008(05)
[9]生物特征識(shí)別技術(shù)概述[J].   中國(guó)自動(dòng)識(shí)別技術(shù). 2006(01)
[10]人臉識(shí)別研究綜述[J]. 李武軍,王崇駿,張煒,陳世福.  模式識(shí)別與人工智能. 2006(01)

博士論文
[1]多生物特征融合身份識(shí)別研究[D]. 陳倩.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市區(qū)域建筑物自動(dòng)提取研究[D]. 劉文濤.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的活體人臉檢測(cè)算法研究[D]. 許曉.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于非約束人臉圖像的身份認(rèn)證及加密技術(shù)研究[D]. 周鵬.北京工業(yè)大學(xué) 2014
[4]面向人臉識(shí)別的人臉活體檢測(cè)方法研究[D]. 楊健偉.北京郵電大學(xué) 2014



本文編號(hào)：2900927