基于DNN的人脸识别中的反欺骗机制

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欺骗攻击是指通过使用照片、视频或授权人脸部的其他替代品来获取其他人的特权或访问权。

一些欺骗攻击的例子：

1. 打印攻击：攻击者将别人的照片打印或者显示在数字设备上。

2. 重播/视频攻击：诱骗系统的更复杂的方式，通常需要一个受害者脸部的循环视频。与保持某人的照片相比，这种方法可以确保行为和面部运动看起来更自然。

3. 3D掩码攻击：在这种类型的攻击中，掩码被用作欺骗的首选工具。这是一个比利用脸部视频更复杂的攻击。除了自然的面部运动之外，它还可以欺骗一些额外的保护层，例如深度传感器。

欺骗检测方法

欺骗的方法有很多种，对应的我们有许多不同的方法来应对它们的挑战。最流行的反欺骗最先进的解决方案包括：

1. 面部生命力检测：一种基于分析测试面如何“活着”的机制。这通常通过检查眼球运动来完成，例如闪烁和脸部运动。

2. 上下文信息技术：通过调查图像的周围环境，我们可以尝试检测扫描区域中是否有数字设备或照片纸。

3. 纹理分析：在这里探测输入图像的小纹理部分，以便在欺骗和真实图像中查找图案。

4. 用户互动：通过要求用户执行动作（将头部向左/向右转动，微笑，闪烁的眼睛），机器可以检测动作是否以与人类互动类似的自然方式进行。

 

当然，我们不能忽视房间里的大象（指某种巨大到不可能被忽视的真相，而事实上如此巨大的大象常常被集体忽略。）——iPhone X上的FaceID。在最新的硬件迭代中，Apple推出了先进的深度映射和3D感应技术，可以以前所未有的精度实现欺骗检测。但是，由于这种高端硬件在不久的将来将无法在大多数消费类设备上使用，所以我们不得不进化我们的技术以保证我们可以避免被欺骗。

事实上，在我们的研究和实施过程中，我们发现使用中等质量的2D相机也可以实现极高水平的实时欺骗检测。到底是什么让2D相机拥有如此高的检测水准？答案就是当下最火的深度学习解决方案和自定义的神经网络。

我们通过与现有的文档化方法进行交叉检查来验证我们的方法。

交叉检查1：图像质量评估

该解决方案基于将原始图像与用高斯滤波处理的图像进行比较。该论文的作者[1]证明了假图像之间的差异与真实图像之间的差异，并且可以自动检测。为了做到这一点，我们提取了14种流行的图像质量特征，例如：均方误差，平均差或边缘/角差。下一步是将它们发送给分类器，以确定它是“真实”的脸还是“假的”脸。

 

图1. IQA分类处理流程：将图像转换为灰度，使用高斯滤波器，从原始图像和滤波图像之间的差异中提取14个特征，将特征传递给分类器。

交叉检查2：图像失真分析

四种不同的特征（镜面反射、模糊、色度矩和色彩多样性）被发送分类器用于分类。分类器由多个模型构建而成，每个模型都训练出不同类型的欺骗攻击矢量。

图2. IDA分类过程流程：提取4个失真特征，将它们传递给一组分类器，将结果传递给负责欺骗/非欺骗决策的分类器

最终方法：深度神经网络模型

这是基于用CNN（卷积神经网络，这是图像分析中最流行的神经网络）建立的模型。裁剪后的人脸图像被传递到神经网络，然后通过神经层进行处理，以将其分类为真实/假的。

图3. DNN分类处理流程：将面部图像传递到CNN