基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的人脸防伪方法

人脸防伪用于验证被测试者是否为真实活体,是计算机视觉领域的一个研究热点。攻击手段的多样性以及人脸识别主要在嵌入式、移动式等不具备高计算能力的设备上应用,使得快速有效的人脸防伪计算成为具有挑战性的任务。针对该问题,文中提出了一种基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的方法。其中,热点块机制以对5个热点块的判别来取代对整张人脸的判别,显著降低了计算量,迫使网络模型集中关注更具有鉴别信息的热点块,提高了网络模型的准确率;显著像素方法对输入的人脸图像进行显著像素预测,通过判断显著预测图是否符合人脸的深度特性来鉴别活体与攻击。该方法将热点块与显著像素的结果进行融合,充分发挥了局部特征和全局特征的作用,进一步提升了人脸防伪的效果。与现有方法相比,所提方法在CASIA-MFSD、Replay-Attack以及SiW数据集上都达到了很好的效果。     

在线无人监考防作弊新技术探索

为解决教育资源分布不均衡等问题,发展现代网络教育已经成为全球趋势。无人监考是网络教育体系中重要环节之一。为了确保真学真考,本文针对现阶段远程教育中存在的替学替考、假体攻击、夹带抄袭等作弊行为,探讨了活体人脸检测、跨年代人脸识别、夹带行为检测等安全环节的创新方法。上述新技术有助于提高无人监考的安全性,确保远程网络教育落实到人,推动网络教育建设和发展。     

基于GNSS完好性的ADS-B防欺骗

为有效解决广播式自动相关监视（ADS-B）系统易被人为恶意虚假欺骗这一紧迫问题,提出了一种将全球导航卫星系统（GNSS）完好性信息与ADS-B报文完好性特征属性参数进行一致性比对的自主式防欺骗方法。设计了基于GNSS完好性信息的ADS-B自主式防欺骗算法流程,并利用ADS-B接收机接收的真实报文和模拟产生的虚假报文,对整个防欺骗过程实施了仿真实验。通过对真假ADS-B混合报文的解析,获得时间、位置和导航不确定类别（NUC）的值,根据时间和位置信息利用接收机自主完好性监视（RAIM）和高级接收机自主完好性监视（ARAIM）的完好性增强算法,获得水平保护级（HPL）的预测值,再将该预测值与NUC值进行一致性比对,从而判别ADS-B报文的真实性。仿真结果表明,提出的防欺骗方法能有效防止不含完好性信息或完好性信息与飞机位置不关联的虚假ADS-B报文的恶意欺骗,对虚假报文的识别率不会低于99%。     

面向不同传感器与复杂场景的人脸识别系统防伪方法综述

人脸识别技术作为一项重要的生物特征识别技术,在人们的日常生活中得到广泛应用。尽管人脸识别技术已取得明显进展,但当前的人脸识别系统仍容易受到非法用户的恶意攻击,因此人脸防伪技术成为人脸识别过程中必不可少的一个环节。在简述人脸防伪概念及常见攻击类型的基础上,分析人脸防伪方法的主要建模思路,从面向不同传感器与面向复杂场景的人脸识别系统防伪方法切入,分类阐述不同人脸防伪方法的基本原理及发展脉络。总结公开人脸防伪数据库,分析比较代表性防伪方法及其性能表现,并对人脸防伪问题的未来发展趋势进行展望。     

语音欺骗检测方法的研究现状及展望

语音欺骗是指通过录音、语音合成（Text-to-speech, TTS）、语音转换（Voice conversion, VC）等手段,将一段非法的、未经过自动说话人验证（Automatic speaker verification, ASV）系统认证的声音进行“修改仿冒”,以达到通过ASV系统检测的目的。随着人工智能和语音欺骗技术的发展,ASV系统在安全性方面遇到了严峻的挑战。检测输入ASV系统的语音的真实性,防止欺骗语音通过ASV的验证以提高ASV系统的安全性,是近年来语音领域研究的一个热点问题。国内外学者的最新研究从声学特征选取、识别模型选择等角度出发,探索了不同的语音欺骗方法对ASV系统的影响,并深入研究了相应的语音欺骗检测技术,在一定程度上提高了ASV系统的防欺骗性能。本文介绍了语音欺骗的基本方法,给出了语音欺骗检测的框架和典型声学特征,分两大类别总结了语音欺骗检测的主要方法和最新进展,梳理了目前语音欺骗检测中仍然存在的若干技术问题,并对语音欺骗检测技术的发展方向进行了展望。     

Robust face anti-spoofing with depth information

With the prevalence of face authentication applications, the prevention of malicious attack from fake faces such as photos or videos, i.e., face anti-spoofing, has attracted much attention recently. However, while an increasing number of works on the face anti-spoofing have been reported based on 2D RGB cameras, most of them cannot handle various attacking methods. In this paper we propose a robust representation jointly modeling 2D textual information and depth information for face anti-spoofing. The textual feature is learned from 2D facial image regions using a convolutional neural network (CNN), and the depth representation is extracted from images captured by a Kinect. A face in front of the camera is classified as live if it is categorized as live using both cues. We collected a face anti-spoofing experimental dataset with depth information, and reported extensive experimental results to validate the robustness of the proposed method.     

基于加权估计的紧组合导航抗欺骗算法研究

针对战场环境下GPS信号易被欺骗干扰的缺点,提出了一种基于加权估计的紧组合导航滤波算法。该算法通过采用加权最小二乘算法先对GPS欺骗信号进行预估计,然后将得到的估计状态量和误差方差阵引入到紧组合导航滤波模型中,从而提高GPS接收机抗欺骗能力。仿真表明,加权估计与紧组合结合的方法在转发式欺骗干扰的情况下,具有定位测速精度高、鲁棒性强的特点。这种方法容易实现,预测可靠,具有实际应用价值。     

基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法

如何高效地辨别各种被攻击的人脸是人脸识别过程中迫切需要解决的问题。基于深度学习的人脸反欺骗方法在有着高性能的同时,也带来了庞大的参数量和计算量,使其无法部署在移动或嵌入式设备中。针对以上问题,提出了一种基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法。首先,对训练样本进行随机区域分块;然后,设计了一种基于注意力机制的轻量级网络用于特征提取和图像分类;最后,为了提高测试准确率,对测试样本进行基于区域分块的数据扩增。实验结果表明,所提模型在CASIA-FASD和REPLAY-ATTACK数据集上达到了100%的准确率;在CASIA-SURF数据集的Depth模态上获得了99.49%的准确率和0.458 0%的平均分类错误率（ACER）,远优于ResNet、ShuffleNet等卷积神经网络,且该模型的参数量也仅有0.258 2 MB。在实际应用中,端到端的轻量级网络结构使所提模型更方便部署在移动设备上来进行实时的人脸反欺骗检测。     

Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing: A neural network approach

Many trait-specific countermeasures to face spoofing attacks have been developed for security of face authentication. However, there is no superior face anti-spoofing technique to deal with every kind of spoofing attack in varying scenarios. In order to improve the generalization ability of face anti-spoofing approaches, an extendable multi-cues integration framework for face anti-spoofing using a hierarchical neural network is proposed, which can fuse image quality cues and motion cues for liveness detection. Shearlet is utilized to develop an image quality-based liveness feature. Dense optical flow is utilized to extract motion-based liveness features. A bottleneck feature fusion strategy can integrate different liveness features effectively. The proposed approach was evaluated on three public face anti-spoofing databases. A half total error rate (HTER) of 0% and an equal error rate (EER) of 0% were achieved on both REPLAY-ATTACK database and 3D-MAD database. An EER of 5.83% was achieved on CASIA-FASD database.     

结合面部纹理和前/背景差异的人脸活体检测

目的 人脸活体检测是人脸识别技术安全的重要保障,而背景环境的负面干扰是限制检测系统性能的关键问题。针对这一问题,提出了一种基于面部纹理和前/背景差异分析的人脸活体检测模型。方法 首先,基于新型骨干网络构建面部纹理分析模块,为模型提供充足的面部纹理信息,减缓模型受背景差异的负面干扰;接着,结合边缘检测算法思想对前/背景差异分析模块的卷积核重新改写,以此突出面部边缘的细节特征;最后,设计注意力特征融合模块将两个分流模块有机结合,提升模型在各种复杂环境下的可靠性。结果 在CASIA-MFSD(CASIA-mobile face spoofing dataset)、Replay-Attack和OULU-NPU等3个数据集上做了多组对比实验,在CASIA-MFSD数据集上的等错误率(equal error rate,EER)为0.19%,在Replay-Attack数据集上的等错误率和半错误率(half total error rate,HTER)均为0.00%和0.00%,在OULU-NPU数据集4个协议上的平均分类错误率(average classification error rate,A...