9、指纹活体检测与人类动作识别技术研究

指纹活体检测与人类动作识别技术研究

1. 指纹活体检测技术

1.1 背景与动机

在当今时代，生物识别技术在人类身份识别和验证方面的应用日益广泛。与传统的基于PIN码和密码的认证系统相比，生物识别技术具有独特性、永久性、使用便捷性以及难以被盗用等优势。其中，指纹识别由于其用户接受度高、对双胞胎具有高度区分性、准确性高以及传感器成本低等特点，成为了最为广泛使用的生物识别方式之一。然而，指纹识别也面临着伪造攻击的挑战，现有的先进传感器可能会被各种伪造手段欺骗。因此，开发一种有效的反伪造系统显得尤为重要。

1.2 相关工作

过去几十年中，许多研究致力于探索生物识别系统在间接和直接攻击下的脆弱性。直接攻击通常是通过使用人造生物特征，如橡胶手指或高质量的虹膜打印图像来对传感器进行攻击；而间接攻击则是针对系统的内部模块。为了识别伪造指纹，许多学者提出了不同的方法：
- 局部二值模式（LBP） ：Ojala等人将其引入作为纹理分类的特征描述符，后来被应用于区分真假指纹。但LBP存在维度灾难问题，随着局部相邻像素数量的增加，特征向量的维度也会大幅增加。
- 局部相位量化（LPQ） ：Ghiani等人采用LPQ进行指纹活体检测，LPQ对模糊效应不敏感，适用于纹理分类。
- 灰度共生矩阵（GLCM） ：Nikam等人应用GLCM计算十种纹理特征，如熵、最大概率、对比度、角二阶矩等，以检测真假指纹。
- 基于脊线特征和细节点的系统 ：Galbally等人在2011年和2012年分别提出了基于脊线特征和细