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覃乐博士生预答辩公告
浏览次数:日期:2021-10-13编辑:研究生秘书

学位论文简介

 

当前,人脸识别技术应用越来越广泛,其安全问题也备受关注。为提高人脸识别技术的安全性,本文对非入侵式人脸欺骗攻击的取证与反取证技术进行了研究,主要贡献如下:

  1. 针对人脸照片和屏幕呈现攻击,提出了一种基于色彩失真和集成学习的取证方法。相比于已有方法,在一定程度上降低了类别不平衡对取证性能的影响、提升了取证方法的数据集交叉测试性能。

  2. 针对实体对抗样本人脸呈现攻击,提出了一种基于局部人脸差分的取证方法,并建立了一个新的数据集,在一定程度上弥补了已有取证工作对此类新兴呈现攻击方式关注的欠缺。

  3. 提出了一种基于特征级监督的人脸融合攻击取证方法。相比于已有方法,该方法不仅能鉴别融合图像,还能在一定程度上进一步解决融合区域定位的问题。

  4. 提出了一种基于面部组件的呈现攻击反取证方法,在一定程度上提升了已有的照片、屏幕、面具等攻击方式的反取证能力,同时也有助于解决实体对抗样本攻击对未知人脸验证系统泛化能力不足的问题。

  5. 提出了一种低失真、抗检测的融合攻击反取证方法。该方法可在一定程度上改善已有方法失真较大、抗检测性不足的问题,并能更好地解决人脸融合攻击中面部生物特征匹配、抗检测及失真的平衡问题。

主要学术成果

  1. Qin L, Peng F, Venkatesh S, et al. Low visual distortion and robust morphing attacks based on partial face image manipulation. IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 2020, 3(1): 72-88.

  2. Peng F, Qin L, Long M. Face presentation attack detection based on chromatic co-occurrence of local binary pattern and ensemble learning. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2020, 66: 102746.

  3. Peng F, Qin L, Long M. CCoLBP: chromatic co-occurrence of local binary pattern for face presentation attack detection. IEEE International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN), 2018: 1-9.

  4. Qin L, Zhang L B, Peng F, et al. Content-independent face presentation attack detection with directional local binary pattern. Chinese Conference on Biometric Recognition (CCBR中国生物特征识别大会), 2017: 118-126.

  5. Qin L, Peng F, Long M, et al. Vulnerabilities of unattended face verification systems to facial components-based presentation attacks: an empirical study. ACM Transactions on Privacy and Security, 已录用待出版.

  6. Zhang L B, Peng F, Qin L, et al. Face spoofing detection based on color texture Markov feature and support vector machine recursive feature elimination. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2018, 51: 56-69.