RGB-D防伪人脸识别系统设计*

王兆伟 吴翔 卓玛曲珍

(西藏大学信息科学技术学院,西藏拉萨 850000)

0 引言

近年来,在深度学习和大数据技术的快速发展下,人脸识别技术也得到了迅速的发展。经过不断改进和优化,如今可控环境下的人脸识别准确率已能满足很多应用的需求。尽管如此,目前常用的基于普通可见光图像的人脸识别技术仍然面临抵抗照片、视频等伪造人脸攻击能力较弱、在光照不理想(如弱光照、侧强光)时所成的RGB图像质量差、识别对象不配合、识别姿态不理想等挑战。

此外,随着RGB-D图像分类的发展,RGB-D深度相机也开始普及,RGB-D人脸识别逐渐成为人脸识别的一个重要方法。RGB-D数据是介于2D数据和3D数据中间的,其不仅拥有2D数据完整的纹理信息,还包含3D模型的空间三维信息。[1]相比于2D、3D人脸识别,RGB-D人脸识别包含了深度数据,深度图是利用红外线获取的,理论上图像的获取不受光照变化的影响[2],而且深度信息在防伪方面具有内在优势,能够有效检测不满足人脸几何特点的伪造人脸。所以,利用深度图的RGB-D人脸识别可以很好的解决因光照条件不足引起的识别失败问题,具有更好的识别准确率。这也是我们利用深度数据来做人脸识别的一个很重要的原因。[2]如今,融合了深度信息的RGB-D人脸识别已经逐渐成为人脸识别领域的一个研究热点。

图1 RGB-D防伪人脸识别系统结构Fig.1 RGB-D anti-counterfeiting face recognition system structure

1 系统总体设计

本文提出的RGB-D防伪人脸识别系统可基于RGBD人脸识别技术进行安全、可靠、灵活、有效地人脸识别身份认证。……