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基于人臉的安全身份認(rèn)證關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2020-12-06 06:52
  人臉身份認(rèn)證是一種典型的生物特征識別技術(shù),其突出優(yōu)點(diǎn)是非接觸、方便采集等,在很多應(yīng)用場景中都發(fā)揮了十分重要的作用。近年來,隨著電子商務(wù)等的發(fā)展,人臉等生物特征與越來越多的用戶財產(chǎn)和隱私相關(guān)聯(lián)。由于人臉具有不可再生性,且隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,用戶的人臉信息較易獲取,因此給人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)帶來了較大的安全隱患,研究人臉身份認(rèn)證的安全性是基于人臉的身份認(rèn)證系統(tǒng)普及的前提,具有重要的社會意義。本文針對人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)的以下幾點(diǎn)安全隱患進(jìn)行研究:1.不法攻擊者使用合法用戶的假體,例如照片或者視頻等,試圖入侵系統(tǒng)。因此需要設(shè)計(jì)有效嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜四樆铙w檢測算法。2.黑客盜取數(shù)據(jù)庫中保存的人臉特征,攻擊系統(tǒng)或者移作他用。因此需要對人臉的生物特征進(jìn)行模板保護(hù)。針對人臉識別系統(tǒng)中的上述安全隱患開展了一系列原創(chuàng)性研究,論文主要工作包括如下:研究并提出一種融合多種動態(tài)特征的人臉活體檢測算法,F(xiàn)有的人臉活體檢測方法較容易受采集和展示設(shè)備的影響,因此在跨庫測試中性能大大下降。針對該問題,提出了融合多種動態(tài)特征的活體檢測方法。其中一個特征是視頻中人臉的全時域運(yùn)動模式,它通過分析視頻中每一個像素在時域上的變化,計(jì)算其變化幅度... 

【文章來源】:北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】:121 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

基于人臉的安全身份認(rèn)證關(guān)鍵技術(shù)研究


生物特征示例

身份識別,安全驗(yàn)證,擊鍵,生物特征


(f)擊鍵 (g)簽名圖 1- 1 生物特征示例Fig. 1-1 Examples of Biometrics身份認(rèn)證的準(zhǔn)確率有了突飛猛進(jìn)的提高,遠(yuǎn)超過所示。因此人臉識別越來越多地應(yīng)用于實(shí)際場景[8罪犯身份識別、信用卡驗(yàn)證、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、門始國內(nèi)各火車站已陸續(xù)實(shí)現(xiàn)刷臉身份識別,在省高安檢效率。且另一方面目前大多數(shù)手機(jī)都已支。許多科技公司紛紛推出了自己的相關(guān)產(chǎn)品,曠視科技(Face++)3等, 圖 1- 3 為曠視科技的

照片,身份驗(yàn)證,安全性,漏洞


圖 1- 3 曠視科技的在線人臉身份驗(yàn)證服務(wù)Fig. 1-3 Online face verification of Face++圖 1- 4 刷臉支付應(yīng)用系統(tǒng)Fig. 1-4 Face-based payment system隨著人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)的普及,人臉信息與越來越多的個人財產(chǎn)或隱私相關(guān)聯(lián),因此在提高人臉識別準(zhǔn)確率的同時,又要同時保證系統(tǒng)的安全性。2017 年的中央電視臺 315 晚會揭露了人臉識別技術(shù)的漏洞,主持人通過一張靜態(tài)照片或者通過動態(tài)換臉的方式即可登錄個人賬戶5。由此可見,目前的人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)還存在較大的安全性漏洞,如何提高人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)的安全性,提高用戶的財

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于人工智能的景物識別算法[J]. 覃天足.  電子世界. 2018(01)
[2]生物特征模板保護(hù)綜述[J]. 毋立芳,馬玉琨,周鵬,鄭偉詩.  儀器儀表學(xué)報. 2016(11)
[3]生物特征與密碼技術(shù)的融合——一種新的安全身份認(rèn)證方案[J]. 張寧,臧亞麗,田捷.  密碼學(xué)報. 2015(02)
[4]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 尹寶才,王文通,王立春.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2015(01)
[5]身份認(rèn)證中灰度共生矩陣和小波分析的活體人臉檢測算法[J]. 曹瑜,涂玲,毋立芳.  信號處理. 2014(07)
[6]基于人臉模板保護(hù)的不可逆變換方法[J]. 毋立芳,江思源,肖鵬,楊鑫.  信號處理. 2012(07)
[7]人臉特征的SIFT保護(hù)算法[J]. 周玲麗,賴劍煌.  中國圖象圖形學(xué)報. 2011(05)
[8]人臉表情的形變線性擬合方法[J]. 李旭東,張振躍.  自動化學(xué)報. 2008(05)
[9]生物特征識別技術(shù)概述[J].   中國自動識別技術(shù). 2006(01)
[10]人臉識別研究綜述[J]. 李武軍,王崇駿,張煒,陳世福.  模式識別與人工智能. 2006(01)

博士論文
[1]多生物特征融合身份識別研究[D]. 陳倩.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市區(qū)域建筑物自動提取研究[D]. 劉文濤.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的活體人臉檢測算法研究[D]. 許曉.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于非約束人臉圖像的身份認(rèn)證及加密技術(shù)研究[D]. 周鵬.北京工業(yè)大學(xué) 2014
[4]面向人臉識別的人臉活體檢測方法研究[D]. 楊健偉.北京郵電大學(xué) 2014



本文編號:2900927

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