H.264中基于检测与追踪的人脸保护方案

目前视频安全得到了人们的广泛关注,许多视频加密算法提出并得到了应用。但这些视频加密算法基本上是针对整帧图像的加密,并未考虑对图像中某些感兴趣的区域进行加密,往往增加了通信成本。针对此问题,提出了一种有效安全的感兴趣人脸区域保护方案,方案包括肤色信息和基于方向特征Bayes分类器相结合的人脸精确定位,基于Kalman滤波器的人脸预测跟踪以及H.264的CABAC编码中人脸区域的加密。实验结果表明,该方案不仅具有抗攻击性,而且安全有效地保护了感兴趣人脸区域。     

基于感兴趣区域的H.264视频加密算法

为了解决现有的基于H.264的加密算法无法满足安全性和加密效率之间较好折衷的问题,提出两种基于感兴趣区域的H.264加密算法,将感兴趣区域的提取和基于熵编码的H.264加密算法相结合,只对提取出来的感兴趣区域进行加密.设计了一种基于人脸检测的加密算法,并通过修改模式选择算法,去掉了使得非人脸区域参考人脸区域的帧间宏块预测类型,解决了由帧间预测引起的人脸加密区域变形的问题.将运动对象的检测与提取和H.264的编码过程结合,设计了一种基于运动对象检测的H.264加密算法.实验结果表明,这两种加密算法能够在不降低算法安全性的情况下获得安全性和加密效率之间的较好折衷,可以满足实时应用的需求.     

基于深度学习的人脸图像加密算法研究

图像作为视觉传达的重要信息载体,以一种直观、形象的方式向受众传递信息。但是,图像会在不知不觉中带来个人隐私信息泄露等安全隐患。本文从保护图像中隐私安全角度出发,深度融合人脸检测、人脸对齐方法以及混合混沌序列的图像加解密算法,提出了一种基于深度学习算法的人脸图像信息加密算法,即FIIE（Face Image Information Encryption ）算法,用于保护图片中的面部核心部位隐私信息。FIIE算法的具体描述如下：首先,采用WLDER FACE数据集中的人脸图像对MTCNN模型展开训练,并利用训练好的模型根据人脸特征点获取图像中人脸所在的矩形框坐标;然后,通过上述人脸区域坐标生成掩膜,运用生成的掩膜使原图与Logistic混沌序列做位运算,最后,对图像中人脸特定区域的加密。通过实验表明,本算法可以准确识别图像中人脸信息特定区域,实现对图像中面部信息的有效加密,保障用户的隐私安全。     

MEPG视频图像版权保护方法的研究

基于数字水印技术和图像频域加密算法针对MEPG视频图像提出了一个版权保护方案，该方案利用频域加密算法对图像进行有选择的加密，并且利用频域数字水印算法嵌入能够鉴定和跟踪图像版权的有关信息，有效保护了MEPG视频的版权。     

实时视频中的快速人脸检测方法

提出一种实时视频中的快速人脸检测方法。采用DirectShow获取和回放视频帧,进行前处理。对所得彩色图像进行肤色分割,通过肤色的统计特性得到人脸候选区域,将该区域设置为感兴趣区域。运用基于局部扫描的AdaBoost算法对每个感兴趣区域进行检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于感兴趣区域的头像视频前处理方法

在头像视频通信中,网络用户的关注度一般集中在人脸部分区域。根据MARR视觉原理,在保证视频通信主观质量的前提下,提出了一种基于感兴趣区域的头像视频前处理方法,能有效地提高视频的通信效率。该方法首先利用人脸检测算法对头像视频进行人脸检测,然后利用双边滤波算法对人脸之外的背景区域进行滤波操作,最后用H.264编码算法对处理后的视频图像进行编码传输。实验结果表明,所提出的方法能够有效地提高视频编码效率,最高可以达到28.571%。     

实时视频图像中的人脸检测与跟踪

视频图像目标检测与跟踪是远程协作系统中感兴趣的研究课题之一。文中提出了一种协同系统中视频序列图像人脸检测及实时跟踪的方法。该方法根据用户选定的目标(如人脸)的颜色分布特点，用多幅训练样本图像建立人脸肤色模型，然后根据该模型和人脸特征对待检测的彩色图像进行分割与匹配，从而确定候选区域是否人脸。在视频图像跟踪中用此方法可实现人脸的实时检测跟踪，为了提高跟踪速度，提出了改进的基于运动预测的快速跟踪法。该方法充分利用运动连续性规律，能较好地处理多干扰目标同时出现的情形。实验表明所提出的方法执行效率高，检测跟踪正确率高．对有旋转的非正面人脸图像也有较好的适应性。     

基于混沌YOLO v4的共享图像选择性加密方法

针对社交平台共享图像的信息安全问题,提出了基于混沌YOLO v4和用户选择感兴趣区域(ROI)的图像加密方案。首先,利用YOLO v4自动检测图像中的目标,提供要加密的候选包围框;然后,利用cosine和polynomial映射的线性组合加密算法对用户选定的图像区域进行加密,使得只有合法授权用户才能访问共享图像的敏感信息。通过密钥发放和授权机制,实现对第三方转发图像中敏感信息的保护。实验统计和安全分析结果证明,所提方案能够抵御各种攻击,提供高度安全性,且处理速度能够满足在线用户的实时需求。     

智慧校园中基于人脸特征身份认证的隐私保护研究

在已有的智慧校园人脸认证系统中,所有用户人脸特征的存储和相似度计算都是基于明文进行的,存在敏感数据泄露的风险.针对该问题,提出了一种基于向量加密的隐私保护和高效的人脸认证方案.方案中用户的人脸特征均以加密向量存储,认证服务器基于加密向量计算人脸特征间的相似度.该方案在保证原生算法人脸认证精度的同时,有效保护了用户的人脸...     

结合对齐度准则的视频人脸快速配准算法

在视频人脸替换过程中,针对人脸检测和特征点定位不考虑前后帧的时域联系,导致处理后的视频人脸出现抖动、错位现象的问题,提出结合对齐度准则的视频序列人脸配准方法。通过人脸特征点定位确定待匹配人脸的候选区域和参考人脸五官图像,并根据梯度信息得到参考人脸搜索子图像。构造图像尺度金字塔,在尺度金字塔中快速搜索对齐度极值,极值坐标对应搜索子图像相似度最高的配准点,构造匹配点对。采用Procrustes analysis算法计算对应匹配点的变换关系矩阵,完成待配准图像的坐标变换。根据实验数据,提出的算法提高了优化搜索的速度,处理后的视频与其他算法相比,前后帧对齐的人脸位置和姿态稳定,经处理的视频播放过程中人脸位置自然流畅。算法消除了肤色区域的影响,采用前后帧人脸的有效信息,保持了灰度变化大的人脸区域的位置和姿态,实现视频人脸的精确配准。     

基于人脸认知模式的相似脸搜索

目的 人类对人脸认知模式的探索由来已久,并且已经成功应用于美容整形等研究领域。然而,目前在计算机视觉和模式识别领域,计算人脸相似度的方法没有考虑人对人脸的认知模式,使得现有方法的计算结果从人的认知习惯角度来讲并非最佳。为克服以上缺陷,提出一种基于人脸认知模式的相似脸搜索算法。方法 依据人脸认知模式,选取特征点,并计算特征量,构造各面部器官（眼睛、鼻子、嘴巴、脸型）分类模型,即面部器官形状相似性度量模型,并采用圆形LBP算子,计算两幅人脸对应器官的纹理相似度,二者综合作为相似脸搜索的依据。结果 分别用本文方法和代表相似脸搜索最高水平的Face++的方法对80幅正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像进行测试。本文方法的整体准确率高于Face++方法,其中,TOP1、TOP2最相似搜索结果准确率优势明显,均高出Face++方法12%以上。结论 实验结果表明,本文方法的搜索结果更加符合人脸认知模式,可应用于正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像的相似脸搜索。此外,还可以将此类基于认知模式的图像搜索思路推广应用于商业领域,如基于图像的相似网购商品搜索等。     

人脸辅助诊断关键技术研究

某些疾病的筛查和诊断可以借助患者的面部变化来进行辅助性判断。目前,人脸辅助诊断技术在医学辅助诊断领域的应用不断增加,其在某些疾病中的表现已经不低于医学工作者的经验性诊断。人脸辅助诊断系统可以帮助对疾病进行大规模筛查,判断疾病分期,最终缩短确诊时间,提高医生工作效率,造福患者。回顾了人脸检测、人脸特征提取、人脸关键点识别、人脸矫正、人脸图像增强、分类器选择等人脸辅助诊断关键技术,展望了人脸辅助诊断的发展前景。     

基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法

本文提出了一种基于人眼定位的有效人脸图像归一化算法。该算法首先利用Harr特征的快速检测法从图像中检测出人脸的大致位置,然后基于人脸的几何分布特征和灰度信息特征准确检测人眼瞳孔位置建立人脸坐标系,最后对人脸图像作旋转、尺度和灰度的归一化校正。实验结果证明,该算法能够有效并准确地检测和校正人脸,可以显著提高识别率。     

多用途人脸识别系统的设计与实现

人脸识别技术是近年来研究的一个热点,众多的人脸识别系统应运而生。提出了一种多用途人脸识别系统,可用作实际环境中智能监控,也可用作实验室环境下的算法测试。该系统整合了人脸检测、正则化、识别等模式识别处理技术,可以在复杂环境下实时、鲁棒地进行人脸识别。系统设计过程中引入了BioAPI国际标准,实现了对相关行业标准的兼容性,便利了算法及系统的实用化。     

基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

人脸伪造及检测技术综述

人脸伪造技术的恶意使用,不仅损害公民的肖像权和名誉权,而且会危害国家政治和经济安全。因此,针对伪造人脸图像和视频的检测技术研究具有重要的现实意义和实践价值。本文在总结人脸伪造和伪造人脸检测的关键技术与研究进展的基础上,分析现有伪造和检测技术的局限。在人脸伪造方面,主要包括利用生成对抗技术的全新人脸生成技术和基于现有人脸的人脸编辑技术,介绍生成对抗网络在人脸图像生成的发展进程,重点介绍人脸编辑技术中的人脸交换技术和人脸重现技术,从网络结构、通用性和生成效果真实性等角度对现有的研究进展进行深入阐述。在伪造人脸检测方面,根据媒体载体的差异,分为伪造人脸图像检测和伪造人脸视频检测,首先介绍利用统计分布差异、拼接残留痕迹和局部瑕疵等特征的伪造人脸图像检测技术,然后根据提取伪造特征的差异,将伪造人脸视频检测技术分为基于帧间信息、帧内信息和生理信号的伪造视频检测技术,并从特征提取方式、网络结构设计特点和使用场景类型等方面进行详细阐述。最后,分析了当前人脸伪造技术和伪造人脸检测技术的不足,提出可行的改进意见,并对未来发展方向进行展望。     

基于多模型及SVM的单人脸跟踪系统

针对彩色视频中的人脸检测与跟踪问题，使用运动模型和自适应肤色模型，从图像中快速提取出人脸候选区，然后利用基于先验规则和SVM的方法进行确认。对于被确认的人脸，建立一个人脸状态记录表，通过位置预测，使用三步搜索法进行人脸区域色度特征匹配跟踪。实验表明，本文提出的方法，在复杂的环境中，能实时地、精度较高地跟踪自由运动的人脸。     

人脸识别理论研究进展

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程，重点对近3、4年人脸自动识别方法的研究进展进行综述并对各种方法加以评价，总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

基于独立组件的模糊人脸图像鉴别

针对图像模糊会影响人脸图像识别精度的问题,首先指出了在摄取用于识别的人脸图像时加入模糊鉴别步骤的必要性,进而提出了基于独立面部组件进行模糊人脸图像鉴别的方法.由于进行模糊鉴别必须依赖图像中的高频细节信息,而人脸图像上绝大多数高频信息都集中在眼睛、眉毛、嘴巴等具体面部组件上,因此选择以这些面部组件为基本特征提取单位,以降低面颊、额头等主要包含低频平滑信息的面部其他区域对模糊鉴别精度的影响.该方法采用面部组件上的高频DCT系数为特征;随后为各组件构建独立的随机森林分类器,并分别判断每个面部组件其是否模糊;最后基于各组件的鉴别结果进行投票,得出最终模糊鉴别结果.在FRGC公开数据集上进行大量对比实验的结果表明,独立面部组件特征是有效的,并充分验证了文中方法的实际效果.