12、3D 人脸重建与多模态生物特征认证攻击检测技术

3D 人脸重建与多模态生物特征认证攻击检测技术

3D 人脸重建技术

在 3D 人脸重建领域，通过向图像添加深度信息，可根据需求对其进行平移和旋转操作。以下是进行 3D 模型创建的具体步骤：
1. 特征提取与整合 ：先从两种不同方法中提取特征，接着将这些特征进行整合，并与 3DMM 模型对齐。这里使用了公开可用的 Basel 人脸模型，它包含 100 个男性和 100 个女性的 3D 扫描数据。
2. 特征映射 ：要与 Basel 人脸模型建立点对点的对应关系，将提取的特征映射到人脸模型上，同时使像素的平方差之和最小，以实现模型的拟合，可通过特定方程进行计算。

为评估该算法的性能，使用了多个数据集进行实验，具体如下：
| 数据集名称 | 数据集特点 |
| — | — |
| Face Warehouse 数据库 | 包含 150 个不同的主体，每个主体有 20 种不同的表情，选取了不同年龄组和不同面部表情的图像来测试算法性能。 |
| USF 数据集 | 包含 77 张人脸，是不同年龄和种族的男性和女性人脸的组合，这些人脸模型包含深度信息和真实人脸的纹理，但存在光照影响，可能会在重建过程中引入误差。 |

实验采用 Python 语言和 Anaconda 工具实现，系统配置为 Windows 操作系统、GPU 处理器和 32GB RAM。在评估过程中，对 Face Warehouse 数据集的表情重建结果进行了评估，通过刚性变换计算该数据集与算法结果之间的顶点对应关系，以对齐预测结果和真实结果，并计算对应顶点之间的均方根误差来衡量算法性能。以下是不