说话人认证录音回放检测方法综述

基于生物特征的身份认证已得到学术界及企业的高度重视,指纹、人脸识别应用已非常普遍,但对于非现场身份认证,语音相对其他生物特征,具有用户接受程度高、拾音设备简单、随时随地可用、数据量小、计算复杂度低等优势,因此基于声纹的身份认证系统应用越来越广泛。另一方面,由于录音回放攻击简单易行,不需要任何专业知识,且随着廉价、高质量的录音/播放装置的日益增多,回放录音与原始音的相似度越来越高,已成为声纹认证系统最主要的攻击手段之一,因此如何识别录音回放等攻击成为说话人认证系统必须面对的问题。本文对录音回放检测方法进入了全面的介绍,通过对各种方法的分析,表明其研究尚处于起步阶段,但需求日益旺盛。     

利用运动向量差值改善深度学习视频隐写分析

目的 针对现有深度学习视频隐写分析网络准确率不够高的问题,本文从视频压缩编码的原理出发,发掘嵌密编码参数与其他参数之间的关系,通过拓展检测空间,构造新的检测通道,改善现有深度学习视频隐写分析网络的检测性能。方法 以H. 265/HEVC(high efficiency video coding)压缩视频为例,首先通过分析运动向量的嵌密修改对运动向量差值的影响,指出可将运动向量差值作为新增的采样对象(或称检测对象);接着,提出一个构造运动向量差值检测矩阵的方法,解决了空域上采样样本稀疏、时域上样本空间位置无法对齐的问题;最后,将运动向量差值矩阵直接用于改善现有的VSRNet(video steganalysis residual network)、SCA-VSRNet(selection-channel-aware VSRNet)以及Q-VSRNet(quantitative VSRNet)等3个H. 265/HEVC深度学习视频隐写分析网络,分别得到IVSRNet(improved VSRNet)、SCA-IVSRNet(selection-channel-aware improved...     

物理域中针对人脸识别系统的对抗样本攻击方法

对抗样本攻击揭示了人脸识别系统可能存在不安全性和被攻击的方式。现有针对人脸识别系统的对抗样本攻击大多在数字域进行,然而从最近文献检索的结果来看,越来越多的研究开始关注如何能把带有对抗扰动的实物添加到人脸及其周边区域上,如眼镜、贴纸、帽子等,以实现物理域的对抗攻击。这类新型的对抗样本攻击能够轻易突破市面上现有绝大部分人脸活体检测方法的拦截,直接影响人脸识别系统的结果。尽管已有不少文献提出数字域的对抗攻击方法,但在物理域中复现对抗样本的生成并不容易且成本高昂。本文提出一种可从数字域方便地推广到物理域的对抗样本生成方法,通过在原始人脸样本中添加特定形状的对抗扰动来攻击人脸识别系统,达到误导或扮演攻击的目的。主要贡献包括:利用人脸关键点根据脸型构建特定形状掩膜来生成对抗扰动;设计对抗损失函数,通过训练生成器实现在数字域的对抗样本生成;设计打印分数损失函数,减小打印色差,在物理域复现对抗样本的生成,并通过模拟眼镜佩戴、真实场景光照变化等方式增强样本,改善质量。实验结果表明,所生成的对抗样本不仅能在数字域以高成功率攻破典型人脸识别系统VGGFace10,且可方便、大量地在物理域复现。本文方法揭示了人脸识别系统的潜在安全风险,为设计人脸识别系统的防御体系提供了很好的帮助。     

改进的纹理合成图像修复算法

提出一种新的基于纹理合成的图像修复算法,针对Criminisi算法优先权函数不准确等缺点,改进优先权函数;另外在模板的选择上,利用方差表征频率的变化来选择模板的大小,不仅可以抑制噪声对模板选择的干扰,也更能体现图像的局部差异性,从而能更加准确地寻找最佳匹配块.算法经过实验仿真证明了其准确性.     

基于模式分类的图像区域作伪检测

为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,提出一种利用改进的图像特征进行区域作伪检测的算法.基于模式分类的思想,该方法把图像分割成适当大小的块,从图像块中提取特征数据,用SVM分类器训练数据并得到支持向量机模型,利用该模型检测嫌疑图片是否存在作伪.该算法从噪声相关性、残差噪声、图像质量、小波域等方面分析相机图片的特点,获取每种的统计特征,形成特征集.实验结果表明,该方法能有效地检测出图像的具体作伪区域.     

基于可逆整数变换的无损水印新算法

无损(也叫可逆)水印主要用于数据(如图象)的完整性认证,其特点之一是当加水印图象没有被修改时,所嵌入的水印可以完整地从加水印图象中去除,从而可以在接收端无损地恢复出原始图象。本文提出一种新的基于可逆整数变换的无损水印算法,利用整数变换后图象象素对均值和差值之间所存在的冗余,嵌入认证信息。文献中已有的方法只利用了差值冗余,而我们的算法则进一步考虑了均值和差值的相关性。利用算术编码压缩由二者所得的相关位流,可以获得较大的存储空间和较高的加水印图象质量。     

基于小波域的可见水印处理

本文提出一种小波域的自适应可见水印处理算法,该算法通过特殊设计的视觉模型,根据主图像和水印图像的特征,逐点确定水印嵌入的拉伸系数,从而使水印的嵌入程度依主图像和水印图像的特征变化而变化.实验表明,结果图像中的水印半透明地呈见在所覆盖的主图像区域,很好地保持了原始图像的细节,满足了对可见水印的一般性要求.     

基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测

随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大。文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题。该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则。所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT, FaceForensics++, FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降。在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性。     

利用彩色图像信息的源相机辨识策略

目前基于模式噪声的源相机辨识方法大都只在单颜色通道图像上进行,或是对三个单色通道图像上的检测结果简单地求均值,这显然不能全面反映成像传感器的特征。通过分析相机图像生成过程中马赛克图像插值过程的特点,提出三种新的基于彩色图像信息的源相机辨识策略。实验结果表明,所提策略具有更好的辨识效果且需要的特征点少。