人脸识别中的活体检测算法综述

SIGAI 2018.9.19

原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不能用于商业目的。

1. 什么是活体检测?

--> 判断捕捉到的人脸是真实人脸,还是伪造的人脸攻击(如:彩色纸张打印人脸图,电子设备屏幕中的人脸数字图像 以及 面具 等)

2. 为什么需要活体检测?

--> 在金融支付,门禁等应用场景,活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块,用来验证是否用户真实本人

3. 活体检测对应的计算机视觉问题:

--> 就是分类问题,可看成二分类(真 or 假);也可看成多分类(真人,纸张攻击,屏幕攻击,面具攻击)

Anti-spoofing 1.0 时代

从早期 handcrafted 特征的传统方法说起,目标很明确,就是找到活体与非活体攻击的difference,然后根据这些差异来设计特征,最后送给分类器去决策。

那么问题来了,活体与非活体有哪些差异?

1.颜色纹理

2.非刚性运动变形

3.材料 (皮肤,纸质,镜面)

4.图像or视频质量

所以这段时期的文章都是很有针对性地设计特征,列举几篇比较重要的:

Image Distortion Analysis[1], 2015

如下图,单帧输入的方法,设计了 镜面反射+图像质量失真+颜色 等统计量特征,合并后直接送SVM进行二分类。

Image Distortion Analysis[1]

Cons: 对于高清彩色打印的纸张 or 高清录制视频,质量失真不严重时,难区分开

Colour Texture[2], 2016

Oulu CMVS组的产物,算是传统方法中的战斗机,特别简洁实用,Matlab代码(课题组官网有),很适合搞成C++部署到门禁系统。

原理:活体与非活体,在RGB空间里比较难区分,但在其他颜色空间里的纹理有明显差异

算法:HSV空间人脸多级LBP特征 + YCbCr空间人脸LPQ特征 (后在17年的paper拓展成用Color SURF特征[12],性能提升了一点)

Colour Texture[2]

Pros: 算法简洁高效易部署;也证明了活体与非活体在 HSV等其他空间也是 discriminative,故后续深度学习方法有将HSV等channel也作为输入来提升性能。

Motion mag.-HOOF + LBP-TOP[3], 2014

DMD + LBP[4], 2015

前面说的都是单帧方法,这两篇文章输入的是连续多帧人脸图;

主要通过捕获活体与非活体微动作之间的差异来设计特征。

一个是先通过运动放大来增强脸部微动作, 然后提取方向光流直方图HOOF + 动态纹理LBP-TOP 特征;一个是通过动态模式分解DMD,得到最大运动能量的子空间图,再分析纹理。

PS:这个 motion magnification 的预处理很差劲,加入了很多其他频段噪声(18年新出了一篇用 Deep learning 来搞 Motion mag[13]. 看起来效果挺好,可以尝试用那个来做运动增强,再来光流or DMD)

Motion mag.-HOOF + LBP-TOP[3]
DMD + LBP[4]

Cons: 基于Motion的方法,对于 仿人脸wrapped纸张抖动 和 视频攻击,效果不好;因为它假定了活体与非活体之间的非刚性运动有明显的区别,但其实这种微动作挺难描述与学习~

Pulse + texture[5], 2016

第一个将 remote pluse 应用到活体检测中,多帧输入

(交代下背景:在CVPR2014,Xiaobai Li[14] 已经提出了从人脸视频里测量心率的方法)

算法流程:

1. 通过 pluse 在频域上分布不同先区分 活体 or 照片攻击 (因为照片中的人脸提取的心率分布不同)

2. 若判别1结果是活体,再 cascade 一个 纹理LBP 分类器,来区分 活体 or 屏幕攻击(因为屏幕视频中人脸心率分布与活体相近)

Pulse + texture[5]

Pros: 从学术界来说,引入了心理信号这个新模态,很是进步;从工业界来看,如果不能一步到位,针对每种类型攻击,也可进行 Cascade 对应的特征及分类器的部署方式

Cons: 由于 remote heart rate 的算法本来鲁棒性也一般,故出来的 pulse-feature 的判别性能力很不能保证;再者屏幕video里的人脸视频出来的 pulse-feature 是否也有微小区别,还待验证~

Anti-spoofing 2.0 时代

其实用 Deep learning 来做活体检测,从15年陆陆续续就有人在研究,但由于公开数据集样本太少,一直性能也超越不了传统方法:

CNN-LSTM[6], 2015

多帧方法,想通过 CNN-LSTM 来模拟传统方法 LBP-TOP,性能堪忧~

PatchNet pretrain[7],CNN finetune, 2017

单帧方法,通过人脸分块,pre-train 网络;然后再在 global 整个人脸图 fine-tune,作用不大

Patch and Depth-Based CNNs[8], 2017

第一个考虑把 人脸深度图 作为活体与非活体的差异特征,因为像屏幕中的人脸一般是平的,而纸张中的人脸就算扭曲,和真人人脸的立体分布也有差异;

就算用了很多 tricks 去 fusion,性能还是超越不了传统方法。。。

Deep Pulse and Depth[9], 2018

发表在 CVPR2018 的文章,终于超越了传统方法性能。

文章[8]的同一组人,设计了深度框架 准端到端 地去预测 Pulse统计量 及 Depth map (这里说的“准”,就是最后没接分类器,直接通过样本 feature 的相似距离,阈值决策)

在文章中明确指明:

1.过去方法把活体检测看成二分类问题,直接让DNN去学习,这样学出来的cues不够general 和 discriminative

2.将二分类问题换成带目标性地特征监督问题,即 回归出 pulse 统计量 + 回归出 Depth map,保证网络学习的就是这两种特征(哈哈,不排除假设学到了 color texture 在里面,黑箱网络这么聪明)

Deep Pulse and Depth[9]

回归 Depth map,跟文章[8]中一致,就是通过 Landmark 然后 3DMMfitting 得到 人脸3D shape,然后再阈值化去背景,得到 depth map 的 groundtruth,最后和网络预测的 estimated depth map 有 L2 loss。

而文章亮点在于设计了 Non-rigid Registration Layer 来对齐各帧人脸的非刚性运动(如姿态,表情等),然后通过RNN更好地学到 temporal pulse 信息。

Non-rigid Registration Layer[9]

为什么需要这个对齐网络呢?我们来想想,在做运动识别任务时,只需简单把 sampling或者连续帧 合并起来喂进网络就行了,是假定相机是不动的,对象在运动;而文中需要对连续人脸帧进行pulse特征提取,主要对象是人脸上对应ROI在 temporal 上的 Intensity 变化,所以就需要把人脸当成是相机固定不动。

Micro-texture + SSD or binocular depth[10] , 2018

ArXiv 刚挂出不久的文章,最大的贡献是把 活体检测 直接放到 人脸检测(SSD,MTCNN等) 模块里作为一个类,即人脸检测出来的 bbox 里有 背景,真人人脸,假人脸 三类的置信度,这样可以在早期就过滤掉一部分非活体。

所以整个系统速度非常地快,很适合工业界部署~

至于后续手工设计的 SPMT feature 和 TFBD feature 比较复杂繁琐,分别是表征 micro-texture 和 stereo structure of face,有兴趣的同学可以去细看。

texture + SSD or binocular depth[10]

De-Spoofing[11], ECCV2018

单帧方法,与Paper[8]和[9]一样,是MSU同一个课题组做的。

文章的idea很有趣,启发于图像去噪denoise 和 图像去抖动 deblur。无论是噪声图还是模糊图,都可看成是在原图上加噪声运算或者模糊运算(即下面的公式),而去噪和去抖动,就是估计噪声分布和模糊核,从而重构回原图。

De-spoofing process[11]

那问题来了,数据集没有像素级别一一对应的 groundtruth,也没有Spoof Noise模型的先验知识(如果有知道Noise模型,可以用Live Face来生成Spoofing Face),那拿什么来当groundtruth,怎么设计网络去估计 Spoofing noise 呢?

Magnitude loss(当输入是Live face时,N尽量逼近0);

Repetitive loss(Spooing face的Noise图在高频段有较大的峰值);

0\1Map Loss(让Real Face 的 deep feature map分布尽量逼近全0,而Spoofing face的 deep feature map 尽量逼近全1)

De-spoofing网络架构[11]

Pros: 通过可视化最终让大众知道了 Spoofing Noise 是长什么样子的~

Cons: 在实际场景中难部署(该模型假定Spoofing Noise是 strongly 存在的,当实际场景中活体的人脸图质量并不是很高,而非活体攻击的质量相对高时,Spoofing noise走不通)

后记:不同模态的相机输入对于活体检测的作用

1.近红外NIR

由于NIR的光谱波段与可见光VIS不同,故真实人脸及非活体载体对于近红外波段的吸收和反射强度也不同,即也可通过近红外相机出来的图像来活体检测。从出来的图像来说,近红外图像对屏幕攻击的区分度较大,对高清彩色纸张打印的区分度较小。

从特征工程角度来说,方法无非也是提取NIR图中的光照纹理特征[15]或者远程人脸心率特征[16]来进行。下图可见,上面两行是真实人脸图中人脸区域与背景区域的直方图分布,明显与下面两行的非活体图的分布不一致;而通过与文章[5]中一样的rPPG提取方法,在文章[]中说明其在NIR图像中出来的特征更加鲁棒~

NIR人脸区域与背景区域直方图[15]

2.结构光/ToF

由于结构光及ToF能在近距离里相对准确地进行3D人脸重构,即可得到人脸及背景的点云图及深度图,可作为精准活体检测(而不像单目RGB或双目RGB中仍需估计深度)。不过就是成本较高,看具体应用场景决定。

3.光场 Light field

光场相机具有光学显微镜头阵列,且由于光场能描述空间中任意一点向任意方向的光线强度,出来的raw光场照片及不同重聚焦的照片,都能用于活体检测:

3.1 raw光场照片及对应的子孔径照片[17]

如下图所示,对于真实人脸的脸颊边缘的微镜图像,其像素应该是带边缘梯度分布;而对应纸张打印或屏幕攻击,其边缘像素是随机均匀分布:

光场相机图

3.2 使用一次拍照的重聚焦图像[18]

原理是可以从两张重聚焦图像的差异中,估计出深度信息;从特征提取来说,真实人脸与非活体人脸的3D人脸模型不同,可提取差异图像中的 亮度分布特征+聚焦区域锐利程度特征+频谱直方图特征。

至此,Face anti-spoofing 的简单Survey已完毕~

毫无疑问,对于学术界,后续方向应该是用DL学习更精细的 人脸3D特征 和 人脸微变化微动作(Motion Spoofing Noise?) 表征;而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。

对于工业界,可直接在人脸检测时候预判是否活体;更可借助近红外,结构光/ToF等硬件做到更精准。

Reference:

[1] Di Wen, Hu Han, Anil K. Jain. Face Spoof Detection with Image Distortion Analysis. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2015

[2] Zinelabidine Boulkenafet, Jukka Komulainen, Abdenour Hadid. Face Spoofing Detection Using Colour Texture Analysis. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2016

[3] Samarth Bharadwaj. Face Anti-spoofing via Motion Magnification and

Multifeature Videolet Aggregation, 2014

[4] Santosh Tirunagari, Norman Poh. Detection of Face Spoofing Using Visual Dynamics. IEEE TRANS. ON INFORMATION FORENSICS AND SECURIT, 2015

[5] Xiaobai Li, , Guoying Zhao. Generalized face anti-spoofing by detecting pulse

from face videos, 2016 23rd ICPR

[6] Zhenqi Xu. Learning Temporal Features Using LSTM-CNN Architecture for Face Anti-spoofing, 2015 3rd IAPR

[7] Gustavo Botelho de Souza, On the Learning of Deep Local Features for

Robust Face Spoofing Detection, 2017

[8] Yousef Atoum, Xiaoming Liu. Face Anti-Spoofing Using Patch and Depth-Based CNNs, 2017

[9] Yaojie Liu, Amin Jourabloo, Xiaoming Liu, Learning Deep Models for Face Anti-Spoofing: Binary or Auxiliary Supervision ,CVPR2018

[10] Discriminative Representation Combinations for Accurate Face Spoofing Detection,2018 PR

[11] Amin Jourabloo, Face De-Spoofing: Anti-Spoofing via Noise Modeling, ECCV2018

[12]Zinelabidine Boulkenafet, Face Antispoofing Using Speeded-Up Robust Features and Fisher Vector Encoding, IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL. 24, NO. 2, FEBRUARY 2017

[13]Tae-Hyun Oh, Learning-based Video Motion Magnification, ECCV2018

[14]Xiaobai Li, Remote Heart Rate Measurement From Face Videos Under Realistic Situations

[15]Xudong Sun, Context Based Face Spoofing Detection Using Active Near-Infrared Images, ICPR 2016

[16]Javier Hernandez-Ortega, Time Analysis of Pulse-based Face Anti-Spoofing in Visible and NIR, CVPR2018 workshop

[17]Sooyeon Kim, Face Liveness Detection Using a Light Field Camera, 2014

[18]Xiaohua Xie, One-snapshot Face Anti-spoofing Using a Light Field Camera, 2017

推荐阅读

[1]机器学习-波澜壮阔40年【获取码】SIGAI0413.

[2]学好机器学习需要哪些数学知识?【获取码】SIGAI0417.

[3] 人脸识别算法演化史【获取码】SIGAI0420.

[4]基于深度学习的目标检测算法综述 【获取码】SIGAI0424.

[5]卷积神经网络为什么能够称霸计算机视觉领域?【获取码】SIGAI0426.

[6] 用一张图理解SVM的脉络【获取码】SIGAI0428.

[7] 人脸检测算法综述【获取码】SIGAI0503.

[8] 理解神经网络的激活函数 【获取码】SIGAI2018.5.5.

[9] 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读【获取码】SIGAI0508.

[10] 理解梯度下降法【获取码】SIGAI0511.

[11] 循环神经网络综述—语音识别与自然语言处理的利器【获取码】SIGAI0515

[12] 理解凸优化 【获取码】 SIGAI0518

[13] 【实验】理解SVM的核函数和参数 【获取码】SIGAI0522

[14]【SIGAI综述】行人检测算法 【获取码】SIGAI0525

[15] 机器学习在自动驾驶中的应用—以百度阿波罗平台为例(上)【获取码】SIGAI0529

[16]理解牛顿法【获取码】SIGAI0531

[17] 【群话题精华】5月集锦—机器学习和深度学习中一些值得思考的问题【获取码】SIGAI 0601

[18] 大话Adaboost算法 【获取码】SIGAI0602

[19] FlowNet到FlowNet2.0:基于卷积神经网络的光流预测算法【获取码】SIGAI0604

[20] 理解主成分分析(PCA)【获取码】SIGAI0606

[21] 人体骨骼关键点检测综述 【获取码】SIGAI0608

[22]理解决策树 【获取码】SIGAI0611

[23] 用一句话总结常用的机器学习算法【获取码】SIGAI0611

[24] 目标检测算法之YOLO 【获取码】SIGAI0615

[25] 理解过拟合 【获取码】SIGAI0618

[26]理解计算:从√2到AlphaGo ——第1季 从√2谈起 【获取码】SIGAI0620

[27] 场景文本检测——CTPN算法介绍 【获取码】SIGAI0622

[28] 卷积神经网络的压缩和加速 【获取码】SIGAI0625

[29] k近邻算法 【获取码】SIGAI0627

[30]自然场景文本检测识别技术综述 【获取码】SIGAI0627

[31] 理解计算:从√2到AlphaGo ——第2季 神经计算的历史背景 【获取码】SIGAI0704

[32] 机器学习算法地图【获取码】SIGAI0706

[33] 反向传播算法推导-全连接神经网络【获取码】SIGAI0709

[34] 生成式对抗网络模型综述【获取码】SIGAI0709.

[35]怎样成为一名优秀的算法工程师【获取码】SIGAI0711.

[36] 理解计算:从根号2到AlphaGo——第三季 神经网络的数学模型【获取码】SIGAI0716

[37]【技术短文】人脸检测算法之S3FD 【获取码】SIGAI0716

[38] 基于深度负相关学习的人群计数方法【获取码】SIGAI0718

[39] 流形学习概述【获取码】SIGAI0723

[40] 关于感受野的总结 【获取码】SIGAI0723

[41] 随机森林概述 【获取码】SIGAI0725

[42] 基于内容的图像检索技术综述——传统经典方法【获取码】SIGAI0727

[43] 神经网络的激活函数总结【获取码】SIGAI0730

[44] 机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题【获取码】SIGAI0802

[45] 基于深度神经网络的自动问答系统概述【获取码】SIGAI0803

[46] 反向传播算法推导——卷积神经网络 【获取码】SIGAI0806

[47] 机器学习与深度学习核心知识点总结 写在校园招聘即将开始时 【获取 码】SIGAI0808

[48] 理解Spatial Transformer Networks【获取码】SIGAI0810

[49]AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点【获取码】SIGAI0813

[50] 理解计算:从√2到AlphaGo ——第2季 神经计算的历史背景 【获取码】SIGAI0815

[51] 基于内容的图像检索技术综述--CNN方法 【获取码】SIGAI0817

[52]文本表示简介 【获取码】SIGAI0820

[53]机器学习中的最优化算法总结【获取码】SIGAI0822

[54]【AI就业面面观】如何选择适合自己的舞台?【获取码】SIGAI0823

[55]浓缩就是精华-SIGAI机器学习蓝宝书【获取码】SIGAI0824

[56]DenseNet详解【获取码】SIGAI0827

[57]AI时代大点兵国内外知名AI公司2018年最新盘点【完整版】【获取码】SIGAI0829

[58]理解Adaboost算法【获取码】SIGAI0831

[59]深入浅出聚类算法 【获取码】SIGAI0903

[60]机器学习发展历史回顾【获取码】SIGAI0905

[61] 网络表征学习综述【获取码】SIGAI0907

[62] 视觉多目标跟踪算法综述(上) 【获取码】SIGAI0910

[63] 计算机视觉技术self-attention最新进展 【获取码】SIGAI0912

[64] 理解Logistic回归 【获取码】SIGAI0914

[65] 机器学习中的目标函数总结 【获取码】SIGAI0917 原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不能用于商业目的

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏PPV课数据科学社区

七种数据分析领域中最为人称道的降维方法

近来由于数据记录和属性规模的急剧增长,大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时,这也推动了数据降维处理的应用。实际上,数据量有时过犹不及。有时在数...

3504
来自专栏人工智能头条

写给大家看的机器学习书【Part5】机器学习为什么是可行的(中)

1595
来自专栏机器学习算法工程师

深入浅出——基于密度的聚类方法

作者 祝烨 编辑 (没脸) “The observation of and the search forsimilarities an...

3608
来自专栏SIGAI学习与实践平台

浅谈动作识别TSN, TRN, ECO

原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不能用于商业目的。

1.3K3
来自专栏机器之心

学界 | 无需进行滤波后处理,利用循环推断算法实现歌唱语音分离

3768
来自专栏AI研习社

让深度学习帮你创作爵士乐

数学与音乐有着内在的联系。 用算法作曲的历史,可以追溯到计算机科学出现的初期。翻译模型可以把一张图片转译为音乐。这都是基于规则的:如果图片里有一条水平的线,就会...

3528
来自专栏机器之心

ECCV 2018 | 给Cycle-GAN加上时间约束,CMU等提出新型视频转换方法Recycle-GAN

作者:Aayush Bansal、Shugao Ma、Deva Ramanan、Yaser Sheikh

1461
来自专栏量子位

MaskGAN:谷歌大脑让AI学做完形填空的新尝试

岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又见一篇神标题论文。 来一起感受一下。 ? MaskGAN: Better Text Genera...

3658
来自专栏专知

【干货】首次使用分层强化学习框架进行视频描述生成,王威廉组最新工作

【导读】加州大学-圣塔芭芭拉计算王威廉组最新工作Video Captioning via Hierarchical Reinforcement Learning...

7764
来自专栏AI科技评论

干货 | 可能是近期最好玩的深度学习模型了:CycleGAN的原理与实验详解

AI科技评论按:本文作者何之源,原文载于知乎专栏AI Insight,AI科技评论获其授权发布。 CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(arXiv: 1...

5528

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券