活体检测

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活体检测(一)
任务书-活体检测

照片人脸活体检测方法研究

一、原始依据

人脸识别是利用人的面部特征进行身份识别的一种生物识别技术。该技术逐渐成熟，并且被广泛应用，但容易用照片、视频等方式伪装人脸，欺骗系统，造成误判，这种对合法用户人脸的假冒行为已经严重侵害了正常用户的合法权益和系统安全。人脸识别的活体检测可以很好地解决这一问题，活体检测通过检测活体与照片视频之前的不同点，从而达到识别活体人脸的要求，主要方法有微纹理检测、动态信息检测、三维模型检测等。对于重要场所的门禁、远程识别和在线身份认证等方面都有重要应用，因此人脸识别活体检测成为了现今科研研究的重要方向。

本毕业设计课题旨在通过研究活体人脸和假冒人脸的特征，采用LBP、小波变换或其他相应方法提取，并采用分类器进行检测。主要通过检测真实人脸照片与二次成像照片在纹理方面的区别，利用LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）方法提取局部特征作为判别依据，从而进行识别，并且使用SVM（Support Vector Machine，支持向量机）进行分类，并用MATLAB实现。

二、参考文献

[1]孙霖.《人脸识别中的活体检测技术研究》.浙江大学,博士论文,2010年

[2]伍世虔.《红外人脸识别技术》.中国图象图形学报，2008年12月

[3]柴秀娟.《基于 3D 人脸重建的光照、姿态不变人脸识别》 .软件学报,2006年3月

[4]张文超，山世光，张洪明，陈杰，陈熙霖，高文.基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别.软件学报 2006 17(12).

[5]Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao.Locally Assembled Binary (LAB) feature with feature-centric cascade for fast and accurate face detection.IEEE 2008.

三、研究内容和要求

研究内容与技术指标：

1、本次设计是研究活体人脸和假冒人脸的特征，并加以识别。

2、采用LBP、小波变换或其他相应方法提取，并采用分类器进行检测。

3、要求在已有数据库上验证，保证检测率在90%以上。【活体检测】

具体要求：

1、能够理解课题意义和应用前景。

2、通过查阅资料，学习并掌握人脸识别活体检测的具体方法。

3、学习并掌握MATLAB语言及相关算法。

4、掌握LBP和SVM的运用。

5、在实现功能的前提下，尽量提高检测率。

活体检测(二)
人脸活体检测关键技术研究

TP391 分类号：____________ 公开 密 级：______________

621.38 1 1 6 4 6 ＵＤＣ：____________ 单位代码：______________

硕士学位论文

论文题目：人脸活体检测关键技术研究

1111082018 学 号：_________________________

刘华成 姓 名：_________________________

电路与系统 专 业 名 称：_________________________

信息科学与工程学院 学 院：_________________________

指 导 教 师：_________________________ 王让定 教授

论文提交日期：2014年 4月 15日

A Thesis Submitted to Ningbo University for the Master’s Degree

The Gordian Technique research on Face Liveness Detection

Candidate： Huacheng Liu

Supervisors：Professor Rangding Wang

Faculty of Information Science and Engineering

Ningbo University

Ningbo 315211， Zhejiang P.R.CHINA

April 15, 2014

独 创 性 声 明

本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得宁波大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。

若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。

签名：___________ 日期：____________【活体检测】

关于论文使用授权的声明【活体检测】

本人完全了解宁波大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。

（保密的论文在解密后应遵循此规定）

签名：___________ 导师签名：___________ 日期：____________

宁波大学硕士学位论文

人脸活体检测关键技术研究

摘 要

人脸识别系统正面临着照欺骗的威胁,因为一张合法身份的照片也可以入侵人脸识别系统。人脸图像包含着丰富的图像特征信息，是复杂的机器视觉模式。数字化的人脸图像有形状，纹理，轮廓等一系列信息，可以表征年龄，肤质，人脸真伪，身份等。比如一张宽240像素，高320像素大小的RGB图像，像素维数可达240×320维，可见它反映一个人的信息是相当丰富的,也可以用来辨别图像的真伪。随着科学技术不断进步，计算机迅速发展，模式识别为图像取证开创了一片新天地。

针对人脸真实图像和欺骗照片的特征差异，本文用不同方式提取数字照片的纹理统计信息，研究了鉴别人脸真实性的方法，本文算法只需要采集单张图像就能识别是真实人脸还是欺骗的照片，从获取的人脸图像规律出发，在人脸识别的活体检测中取得了良好的性能。

(1) DCT变换能够将活体真实人脸图像的大部重要信息映射到DCT域低频部分，而高频部分大多为噪声。考虑到可以在DCT域将高频噪声因素去除，而低频系数更好的反映真实人脸与翻拍人脸的差异，提出了将人脸图像进行均值滤波、直方图均衡后再提取DCT系数低频系数作为特征，用SVM分类器能很好地将真伪人脸区分开来。

(2) 图像的纹理特征是场景组织构造的真实反映，不同的纹理算子描绘了图像灰度信息的分布规律。纹理分析是图像处理技术中一种重要的手段。纹理是表征活体真实人与翻拍照片轮廓细节信息的有效方式，因此选择合适的纹理描述算子可以将两者区分开。选取灰度共生矩阵，边缘方向直方图，LBP等作为图像特征提取的研究目标。通过实验分析，提出了基于Tamura纹理特征和LAP纹理等检测算法，在区分活体真实人照片与翻拍照片上得了很好的效果。

(3) 数字图像直方图在图像的分析与观察中占有重要地位，一幅图像的直方图描述了不同色阶在当前图像中的比例，反映了色彩的统计规律，它在图像模式识别和图像分割中有着重要意义。在研究了真实人脸照片和假冒的翻拍照片之后，发现两类照片直方图呈现不同分布，因此提出了基于HSV颜色直方图的活体检测方法。

(4)由于图像的像素灰度值可构成一个矩阵，可以用矩阵的奇异值来描述图像

I

活体检测(三)
人脸识别系统中活体检测技术

　　摘要：人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支，是继指纹识别之后最受关注的一项生物技术，但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈，这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上，本文主要浅析这三类检测技术的原理，并总结分析了各技术的特点及优劣。

　　关键词：人脸识别，活体检测，人脸细微动作，3D人脸重建、红外人脸检测
　　中图分类号： TP391 文献标识码：A 文章编号1672-3791（2015）04（a）-0000-00
　　作为一种新兴的生物特征识别技术，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势：人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，可以非接触的方式完成识别过程。但是正是这些应用场景的优势，被一些人用照片、视频、人脸模型等方式进行人脸复制，欺骗系统。在人脸识别系统应用推广中，活体检测技术逐渐成为系统的必要核心技术。
　　当前活体人脸检测技术主要是基于人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三个领域上的研究。
　　1人脸细微动作
　　由于照片、模型中的人脸不具备细微等动作的可能，那么我们在获取人脸的连续一系列细微动作的过程中可以获得一些线索来判断是否是真实的人脸：如眼睛眨动、嘴唇的离合、面部肌肉细微动作以及人脸周边场景的细微变化，这些我们可以将其设为相应的特征值存储在人脸特征值中，并设定这些值设置波动范围，如果这些值没有变化，就判定这是伪造的人脸。
　　对于以上归类的细微动作可以采用以下几类人脸经典算法进行特征值提取和判断：霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等，利用这些算法，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，产生一个高效的强分类器，再用瀑布算法将多个强分类器合成为一个更加复杂的层叠分类器，使图像的背景区域快速地丢弃，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算，其在人脸检测方面速度快且具有鲁棒性 [1]。
　　2 3D人脸重建
　　平面的人脸图像，不管是视频还是图片，都是无法恢复出此特定人的 3D 结构，因此出现了基于3D人脸重建的活体检测技术。
　　3D人脸重建的原理是：人脸都被标准化到一个统一的标准的方向和位置，人脸的形状由数百个顶点表示，为简化计算，均匀采样这些顶点，在球面谐波函数算法中，对形状和纹理按照不同的策略分开处理。根据算法理论，人脸的姿态只与一些关键特征点的位置有关，通过将形状和纹理分开处理，避免了复杂的优化过程，节省了计算时间，稀疏统计模型的建立过程。我们将人脸的 n 个顶点的 X、Y、Z 坐标串接起来，组成形状向量来描述人脸的 3D 形状：我们可以重构得到对应于输入人脸的 3D 形状。为得到更加精细的3D 形状的解，我们按照给定 2D 图像上的特征点的坐标来对 3D 形状顶点进行进一步调整，一旦得到了人脸精细的 3D 形状信息，再结合此特定人的纹理图像，姿态的校正就可以简单地通过旋转3D 人脸模型来实现了[3]。
　　3 红外人脸检测
　　在人脸活体检测研究中，由于图片和视频画面或者戴有面具时其表面是没有温度的，而根据人体温度产生的人脸红外感应成像就成为一个新的人脸活体检测的研究热点，它的基本原理是：由于人体血液流动的过程中产生了温度，会被皮肤发散，从而使皮下血液系统呈现出一种独特的面部信号。这种信号可以被红外照相机获取，通常就称之为面部热像图。
　　目前主要的研究方向是根据脸皮下面复杂的血管末梢产生同温线而形成的特征值提取来实现识别，可以采用同温线匹配方法特征提取和识别方法进行红外人脸识别技术，通过对于人脸皮肤下面的血管分布信息，使用热灵敏度小于或等于0.7℃的红外照相机所拍摄的人脸照片，每张脸一般含有数百个或者更多的封闭的同温线。提取同温线特征，用包含该特征的区域的标准模板进行提取：用几何分析的方法来分析同温线形状，分析的结果产生的特征值就用来进行人脸活体检测[2]。
　　4结束语
　　以上几个活体检测技术主要基于人脸的各项生理特征来进行设定识别，其各自存在局限性，如人脸细微动作：在光线发生变化的时候，其可靠性目前还无法保证； 3D人脸识别在检测戴有头套的伪装模型或者当某个目标试图采用三维模型或面具试图欺骗该系统时，也可以让系统难以察觉和受骗；而红外人脸检测时，周边环境温度的变化和人自身身体状况如运动，情感等因素使得面部热像图是否具有唯一性和稳定性，还有待进一步验证。综上所述，同时结合上面三种活体检测技术，可以取长补短，提高识别率，实现真正的活体检测。
　　参考文献
　　[1]《人脸识别中的活体检测技术研究》 浙江大学 博士论文2010年 孙霖
　　[2]《红外人脸识别技术》 中国图象图形学报 2008年12月 伍世虔等
　　[3]《基于 3D 人脸重建的光照、姿态不变人脸识别》 软件学报 2006年3月 柴秀娟等

活体检测(四)
活体动物光学成像技术与应用研究

　　摘要：活体动物光学成像是利用生物发光及荧光技术在活体动物体内进行生物标记通过光学成像系统来监测被标记动物体内分子及细胞等的生物学过程。按发光模式可分为生物发光和荧光两类。相对于传统动物实验研究方法，具有无创、可多次重复、实时活体成像、灵敏、安全等优势，这项技术在标记活体内肿瘤活体细胞示踪、标记基因及转基因动物等方面的应用广泛。

　　关键词：活体成像；生物发光；荧光；应用
　　传统实验设计动物研究时，常采用的方法是处死老鼠，解剖后通过肉眼观察脏器病理变化，再组织切片观察等，无法动态监测整个活体内生物学事件的发生、发展，而活体动物光学成像（ optical in vivo imaging） 主要采用生物发光（bioluminescence）与荧光（fluorescence）2种技术在活体动物体内进行生物标记，通过成像系统可以动态或静态监测被标记分子或细胞在活体动物体等的发展进程，以及观测活体动物体内肿瘤的生长及转移、感染性疾病发展过程、特定基因的表达等生物学过程[1-3]。生物发光是通过荧光素酶（Luciferase）基因标记细胞或DNA，而荧光技术则采用荧光报告基因（GFP、RFP及dyes等）进行标记。两者的主要区别在于生物发光是动物体内的自发荧光，不需要激发光源，而荧光则需要外界激发光源的激发出荧光再通过检测器检测，就可以直接观察到被测物体内的细胞运动和基因行为。
　　1原理与分类
　　活体动物光学成像技术是指在活体动物体内利用报告基因-荧光素酶基因表达使其产生的荧光素酶蛋白再与小分子底物荧光素作用，需在氧、Mg2+存在的条件下消耗ATP之后发生氧化反应，这时将产生的化学能量转化变为可见光能释放，最后在体外再利用敏感的检测器CCD设备形成图像。荧光素酶基因可以被插入多种基因的启动子（promoter），成为某种基因的报告基因，通过监测报告基因从而实现对目标基因的监测。
　　1.1生物发光技术 生物发光荧光实质是一种化学发光，其过程需要底物萤火虫荧光素酶的参与，通过氧化其特有底物的过程中，将会释放可见光光子，其波长广泛约为560 nm（460～630 nm），甚至包括超过600 nm的重要的波长红光范围。在哺乳动物体内吸收可见光的主要成分是血红蛋白，能吸收中蓝绿光波段的大部分可见光；吸收红外线主要是水和脂质，但均对波长为590～800 nm的红光至近红外线吸收能力较差，因此波长范围在红光超过600 nm的区域即使有部分散射消耗但大部分可以穿透哺乳动物组织被敏感的CCD检测器检测到。常用方法是构建荧光素酶基因表达载体转染目标细胞，并移植到受体靶器官中，观察时注入外源荧光素，目标细胞内即可发生反应产生荧光，通过活体动物光学成像系统（如IVIS spectrum系统）就可以检测生物发光[4]。生物发光技术因为有着较高的灵敏度，最少可以检测到小动物体内102个细胞此外，还具有对环境变化反应迅速、成像速度快、图像清晰等优点[5]。
　　1.2荧光成像技术 与生物发光不同，荧光发光不需要底物的参与，但需要外部的激发光源，利用激发光使荧光基团（如绿色荧光蛋白、红色荧光蛋白或者荧光染料）达到较高的能量水平，然后发射出波长较长的发射光[6]。荧光成像技术的信号水平取决于发光细胞的数量及激发光的强度，光线穿过的组织对其有强烈的吸收，而且小动物的皮肤、毛发、软骨和体内的食物等都会产生荧光，将会对目标信号产生干扰，因此荧光成像技术的敏感性较生物发光技术差，荧光强度会随着目标深度的增加而成递减。但是荧光成像技术具有标记靶点的多样性、一次可以应用不同的荧光基因标记不同的细胞的优势，因而在进行一些分子生物学以及小分子体内代谢研究中得到了广泛应用[7]。
　　2成像过程
　　活体动物光学成像系统一般由高灵敏度的低温CCD相机、成像暗箱和成像软件组成。一般成像过程是：小动物麻醉后放入成像暗箱平台，也可以同时检测多只动物，只需要调整控制平台升降到一个合适的视野，选择合适的条件，对于荧光成像，需要选择合适的滤光片，开启激发光源，激发荧光物质而发光，拍摄出背景图与小动物体内发出的光，将其叠加可以清晰地显示活体内发光情况，完成图像采集。最后可以通过软件对图像进行分析，当选定需要测量的区域后，软件可以计算出此区域发出的光子数，获得实验数据[8]。
　　3优势
　　比较目前的活体生物体内成像技术，如超生（ultrasound）、计算机断（Computed Tomography，CT）、核磁共振（Magnetic Tesonance imaging，MRI）、正电子衍射成像（Positron-Emission Tomography，PET）、单光子衍射（Single-Photon-Emission Computed Tomography，SPECT）等技术，活体动物体内光学成像具有许多独特的优势：①无创性，②操作简便，③测量快，④可多个动物同时测量，⑤费用低廉等[9]。它可以检测基因的表达，标记细胞后进行体内示踪，观察药物在体内的治疗效果，使量化变为可能。
　　4应用研究
　　4.1抗癌药物标记 信号在抗癌药物研究中，在活体动物体内运用已标记抗癌药物，注射入已接种肿瘤的小鼠体内，观察抗癌药物在不同治疗方式时运用不同剂量观察不同疗程的变化。利用小动物活体成像技术，不仅可以静态观察，也可以通过在不同时间段动态观察癌细胞在体内的变化过程，从而可以观察到抗癌瘤药物的最佳治疗方式、用药剂量、给药时间等。
　　4.2示踪细胞标记 小动物活体成像技术在示踪细胞应用方面采用了生物发光和荧光两种技术，生物发光对标记少量细胞5000个/视野。近红外荧光对标记细胞数量>300个/视野较敏感。在不同时间点通过示踪细胞对细胞存活状态及分布走向进行观察，有报道可示踪的细胞包括造血干细胞、心肌干细胞、神经干细胞等[10-11]。 　　4.3细菌与病毒标记 利用细菌荧光素酶基因可以分为标记革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌。可以通过标记好的革兰氏阳性或革兰氏阴性细菌感染活体动物，从而观察动物体内受感染部位的变化，用药物处理后可以观察感染部位细菌数量的变化及受外界刺激后的反应，从而通过系统研究筛选出药物最佳剂量、给药浓度及时间，还可观察记录药物不同剂量对活体的毒副作用。
　　4.4转基因动物模型标记 通过将靶基因、靶细胞进行荧光素酶标记再将转入活体动物体内，形成所需的各种活体动物转基因模型，包括癌症、免疫缺陷、感染等各种疾病，通过基因治疗，先将基因及其代谢产物高效的、安全的传递到体内靶细胞，再利用生物发光观察目的基因在活体动物体内表达情况，是持续的还是抑制的。目前基因治疗已经是一个热门话题，可用于癌症等多种疾病的综合治疗[12-13]。
　　4.5药效评价 对于一些需要化学方法进行标记的物质，比如合成药物，肽段及纳米药物等，可通过化学合成的方法与荧光染料进行偶联，或者量子点标记物质，再转入活体动物内，检测荧光的发光情况，从而实现对活体体内药物的追踪，观察药物在活体体内实时表达和药物对体内的准确反应 ，还可用来评估候选药物和其它化合物的毒性 ，为药物在疾病中的作用机制及效用提供研究方法。目前应用较多的是通过腹腔或尾静脉注射一些肿瘤靶向药物，观察其在活体体内对靶点的识别及跟踪药物在体内的分布及代谢情况等[14]。
　　5前景
　　活体动物荧光成像技术利用自身优势在不处死动物前提下能够观察到活体动物体内的相关基因表达及其在体内的变化，将从体外分子生物学研究扩展活体小动物体内的变化，已经被大量的科研人员应用到基础医学甚至临床的研究领域。本仪器采用高灵敏度的检测器，使用成本低廉，操作方便，相信在以后的医学、分子生物学等科学研究领域会有相当长的应用空间。
　　参考文献：
　　[1]Rosenthal E I，Kullbersh B D，King T， et al. Use of fluorescent labeled anti-epidermal growth factor receptor antibody to image head and neck squamous cell carcinoma xenografts[J].Mol Cancer Ther，2007，6（4）：1231-1238.
　　[2]Garcia T， Jacksin A，Bachelier R， et al. A convenient clinically relevant model of human breast cancer bone matastasis[J].Clin Exp Metastasis，2008，25（1）：33-42.
　　[3]Tavazoie S F，Alarcón C，Oskarsson T，et al. Endogenous human microRNAs that suppress breast cancer metastasis[J].Nature，2008，451（7175）：147-152.
　　[4]Iyer M， Berenji M，Templeton N S， et al. Noninvasive imaging of cationic lipid- mediated delivery of optical and PET reporter genes in living mice[J]. Mol Ther， 2002，6（4）：555-562.
　　[5]Walensky L D， Kung A L， Escher I， et al. Activation of apoptosis in vivo by a hydrocarbon-stapled BH3 helix[J]. Science， 2004，305：1466- 1470.
　　[6]Maggi A，Ciana P. Reporter mice and drug discovery and development [J]. Nat Rev Drug Discov， 2005，4（3）：249-255.
　　[7]Chen X Y， Conti P S， Moats R A. In vivo near- infrared fluorescence imaging of integrin alphavbeta3 in brain tumor xenografts[J]. Cancer Res， 2004，64：8009-8014.
　　[8]朱玮，秦新裕，张宏伟.活体内光学成像技术在乳腺癌研究中的应用[J].复旦学报（医学版），2011，38：461-464.
　　[9]Klerk CP，Overmeer RM，Nieres TM，et al.Validity of bioluminescence m，easurements for noninvasive in vivo imaging of tumor load in small animals[J]. Biotechniques， 2007，43（1 Suppl）：7-13，30.
　　[10]Gondi C S，Veeravalli K K，Gorantla B， et al. Human umbilical cord blood stem cells show PDGF-D-dependent glioma cell tropism in vitro and in vivo[J]. Neuro Oncol，2010， 12（5） ： 453-465.
　　[11]Hata N，Shinojima N，Gumin J， et al. Platelet-derived growth factor BB mediates the tropism of human mesenchymal stem cells for malignant gliomas[J]. Neurosurgery，2010，66（1） ： 144-156.
　　[12]Cheong S J，Lee C M，Kim E M， et al. Evaluation of therapeutic efficacy of a VEGFR2-blocking antibody using sodium-iodide symporter molecular imagine in a tumor xenograft model[J]. Nucl Med Biol，2011，38（1）：93-101.
　　[13]Yamanaka Y，Ralston A. Early embryonic cell fate dicisions in the mouse[J]. Adv Exp Med Biol，2010（695）：1-13.
　　[14]Chen Xiaoyuan， et al. In vivo Near2Infrared Fluores2 cence Imaging of Integrinαvβ3 in Brain Tumor Xenografts [J].Cancer Research，2004，（64）：8009-8014.
　　编辑/肖慧

本文来源：http://www.zhuodaoren.com/shenghuo323214/

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