活体检测——《Face Spoof Detection with Image Distortion Analysis》

论文地址：https://www.researchgate.net/publication/271269865_Face_Spoof_Detection_With_Image_Distortion_Analysis

1.introduction：

以往的研究：由于使用的训练和测试图像(视频)是在相同的成像条件下拍摄的，应用范围有限。

开发鲁棒、高效的人脸欺骗检测是人脸欺骗检测的关键算法，可以很好地推广到新的成像条件和环境。

本文研究：跨数据库检测，基于图像失真分析

主要贡献：

基于图像失真分析的face spoof detection
构建face spoof database:MSU Mobile Face Spoof Database (MSU MFSD)

MSU MFSD数据库允许我们评估不同相机和光照条件下移动设备人脸欺骗检测算法的泛化能力。

使用两个公共域face spoof数据库(Idiap REPLAY-ATTACK和CASIA FASD)和我们自己的数据库(MSU MFSD)分别给出了数据库内部和跨数据库场景的结果。

2.prior work

基于面部运动特征 ：眨眼，嘴，头，但是需要连续帧来判断，耗时而且受限面部运动频率，另外难于区分背景运动，以及重放视频攻击
基于面部纹理特征：纹理特征(如LBP、DoG或HOG)能够区分假人脸和真实人脸。基于纹理的方法在Idiap和CASIA数据库上取得了显著的成功。在跨数据库场景下(训练和测试集来自不同的face spoof数据库)，HTER显著增加。基于纹理的方法由于其固有的数据驱动特性，很容易对一种特定的光照和图像条件进行过度拟合，因此不能很好地推广到不同条件下收集的数据库。
基于图像质量分析：

“Image quality assessment for fake biometric detection: Application to iris, fingerprint, and face recognition,”提出了一种基于25种图像质量指标的虹膜、指纹和人脸生物活性检测方法，包括21种全参考指标和4种非参考指标。

相比这篇本文的不同贡献：

a.我们的方法针对人脸特征表示专门设计了四个特征，并证明了这些特征对欺骗人脸检测的有效性。

b.本文方法同时在两个公共数据库上评测

c.本文方法旨在提高跨数据库场景下的泛化能力

基于其他线索的方法:利用非二维强度图像的线索，如三维深度[19]、红外图像[6]、欺骗上下文[20]和语音[21]，提出了人脸欺骗的对策。然而，这些方法对用户或人脸识别系统提出了额外的要求，因此应用范围较窄。

3.图像失真分析的特征

A.Specular Reflection Features

B.Blurriness Features

C.Chromatic Moment Features

D. Color Diversity Features

将四种特征拼接成121维的特征向量，虽然IDA特征向量是从人脸区域提取出来的，但它只包含图像失真信息，不包含任何面部特征。因此，我们希望IDA特征能够缓解常用纹理特征中存在的训练偏差问题。

4.分类方法

A.ensemble classifier

SVM: A SVM classifier with RBF kernel is trained for each group of training data, with parameters optimized by cross-validation.

训练：不同组的欺骗攻击样本中训练多个成分的欺骗分类器。

测试：多个分类器结果进行融合（sum规则和min规则。在大多数情况下，min规则执行得更好）

B.多帧融合

视频多帧投票决定

总体流程图：

5.实验结果

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