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        基于人臉識別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證

        2020-11-25 14:24:50顧勤豐
        電子技術(shù)與軟件工程 2020年12期
        關(guān)鍵詞:人臉識別特征信息

        顧勤豐

        (江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院蘇州建設(shè)交通分院 江蘇省蘇州市 215100)

        隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展,我國已經(jīng)逐漸步入信息化時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在我國各個(gè)領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用。值得注意的是,在信息共享和網(wǎng)絡(luò)通訊如此發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會(huì),個(gè)人的隱私安全極容易受到侵犯,身份認(rèn)證技術(shù)也容易被不法分子進(jìn)行高科技作假,這是造成網(wǎng)絡(luò)詐騙日益猖獗的原因?;诖?,相關(guān)部門應(yīng)該進(jìn)一步引入人臉識別系統(tǒng),并通過多方面措施的完善使其在網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證中充分發(fā)揮作用。

        1 身份認(rèn)證系統(tǒng)概述

        1.1 身份認(rèn)證技術(shù)

        在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展的今天,信息共享一方面為人們的生活和工作提供了便利,另一方面則對個(gè)人隱私的安全性帶來了威脅,因此完善身份認(rèn)證技術(shù)、保障信息安全成為目前的重點(diǎn)工作。身份認(rèn)證技術(shù)主要是通過識別用戶身份以達(dá)到限制其他非法訪問的目的,目前已經(jīng)在訪客登記、安保偵查以及電子商務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。身份認(rèn)證技術(shù)的主要組成部分包括以下三個(gè)方面:

        (1)申請者,即被驗(yàn)證者;

        (2)驗(yàn)證者,即驗(yàn)證申請者身份的人員;

        (3)外來者,即通過竊取申請者信息進(jìn)行惡意攻擊的不法分子。

        因此,為了防止不法分子的入侵,身份認(rèn)證技術(shù)的關(guān)鍵工作在于用戶身份信息的認(rèn)證方面。一般而言,用戶驗(yàn)證流程中使用的信息是申請者的個(gè)人隱私,任何第三方不會(huì)明確這一信息也無法針對這一信息進(jìn)行造假行為,這樣才能確保身份認(rèn)證過程中攔截各種外來資源、保證用戶信息安全。

        1.2 身份認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)模式

        現(xiàn)階段廣泛使用的身份認(rèn)證系統(tǒng)主要存在三種實(shí)現(xiàn)模式:

        (1)利用共享的記憶信息,即各種口令、暗號等;

        (2)利用計(jì)算的存儲(chǔ)信息,即智能卡和移動(dòng)設(shè)備等信息硬件設(shè)備;

        (3)利用獨(dú)有的生物特征信息。

        就前兩種實(shí)現(xiàn)模式而言,兩者的安全級別較低,容易泄露或者丟失,也容易遭到不法分子的盜竊和冒用,因此具有較大的局限性。生物特征信息具有唯一性和不可復(fù)制性的特點(diǎn),因此利用這種模式進(jìn)行身份驗(yàn)證更加安全可靠。目前,在身份認(rèn)證系統(tǒng)中應(yīng)用較多的生物特征包括人臉、虹膜、聲音等,其中聲音特征在音質(zhì)變化和音量變動(dòng)的影響下具有較低的精準(zhǔn)度,虹膜特征在試驗(yàn)過程和價(jià)格方面具有一定的局限性,而人臉特征由于安全性高、辨別度強(qiáng)以及價(jià)格相對便宜,在當(dāng)前身份認(rèn)證系統(tǒng)中得到了最為廣泛的應(yīng)用。為了達(dá)到最佳的認(rèn)證效果,技術(shù)人員在使用生物特征模式進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí),需要事先構(gòu)建一個(gè)生物認(rèn)證模型,對用戶的生物樣本進(jìn)行采集和導(dǎo)入,這樣才能確保后續(xù)認(rèn)證過程的順利開展。

        2 人臉識別技術(shù)概述

        2.1 人臉識別技術(shù)

        人臉識別技術(shù)就是通過對輸入的人臉圖像進(jìn)行面部特征的提取和比對,借以達(dá)到認(rèn)證的效果。與其他生物特征識別技術(shù)相比,人臉識別技術(shù)不僅具有一定的價(jià)格優(yōu)勢,而且更加直觀可靠,因此成為目前應(yīng)用最廣的識別技術(shù)。具體而言,基于人臉識別技術(shù)的身份認(rèn)證主要包括以下步驟:

        (1)相關(guān)部門需要針對用戶的人臉特征進(jìn)行采集,并利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將這些特征進(jìn)行數(shù)字化描述,儲(chǔ)存于數(shù)據(jù)庫模板之中;

        (2)在用戶登錄系統(tǒng)時(shí),系統(tǒng)會(huì)再次對用戶人臉特征進(jìn)行采集;

        (3)系統(tǒng)將采集到的人臉特征和數(shù)據(jù)庫中的模板進(jìn)行比對,根據(jù)兩者之間的相似度驗(yàn)證用戶身份。

        值得注意的是,人臉識別技術(shù)并非沒有缺點(diǎn),其在具體應(yīng)用過程中仍然存在一定的局限性:首先,人臉具有相似性,很多人在器官方面具有較高的相似度,這就導(dǎo)致系統(tǒng)在識別過程中容易出現(xiàn)問題;其次,人臉的細(xì)節(jié)較為復(fù)雜,在不同情況下和不同環(huán)境中都會(huì)產(chǎn)生一定的變化。例如,人臉的不同表情、觀察角度以及不同年齡階段都會(huì)對個(gè)人外形產(chǎn)生影響,進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)在識別過程的精準(zhǔn)度下降;最后,人臉彈性較大,針對人臉進(jìn)行三維建模具有較大的難度,甚至眼鏡、胡須等都會(huì)對人臉的模式帶來一定的影響,進(jìn)而導(dǎo)致人臉特征提取的不穩(wěn)定性。

        2.2 人臉識別技術(shù)的分類

        2.2.1 以幾何特征為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)

        以幾何為特征為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)是一種通過特征矢量表現(xiàn)整體面部的技術(shù),其在人臉特征的提取過程中只需要關(guān)注人臉中各個(gè)器官的幾何特征即可,因此在實(shí)際操作過程中較為簡單。就這種技術(shù)的計(jì)算原理而言,一方面需要將人臉結(jié)構(gòu)中提取的部分特征歸結(jié)為矢量分配,另一方面需要將人臉中固定兩點(diǎn)形成的角度和距離歸結(jié)為分量,最后通過計(jì)算機(jī)技術(shù)對矢量和分量進(jìn)行分析,并得出最后的識別結(jié)果。值得注意的是,在實(shí)際應(yīng)用過程中,以幾何特征為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)未能針對提取的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)定,并且人臉幾何特征的提取容易受到環(huán)境因素的影響,這就導(dǎo)致系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中保留的人臉圖像信息存在較大的不足,在具體識別過程中也容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。

        2.2.2 以模塊為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)

        以模塊為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)也是以先驗(yàn)知識為基礎(chǔ),但是在實(shí)際操作過程中具有更高的復(fù)雜性和精準(zhǔn)度,因此這種技術(shù)比以幾何特征為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)更加安全可靠。具體而言,以模塊為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)主要分為以下三種:

        (1)特征臉方法。這種方法需要將人臉原圖像空間中的像素點(diǎn)映射到另一個(gè)投影空間,借以達(dá)到識別人臉統(tǒng)計(jì)特征的目的。在實(shí)際應(yīng)用過程中,技術(shù)人員需要針對具體情況和自身需求選用合適的映射方法,這樣才能確保該項(xiàng)技術(shù)在識別過程中不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。

        (2)彈性圖匹配方法。這種方法的應(yīng)用原理即為動(dòng)態(tài)鏈接結(jié)構(gòu),它將整個(gè)人臉比做一個(gè)屬性拓?fù)鋱D,并將其中的特征向量比作節(jié)點(diǎn),這樣技術(shù)人員就可以通過節(jié)點(diǎn)間的拓?fù)潢P(guān)系記錄人臉的局部特點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用過程中,這種方法不容易遭受環(huán)境和表情變化帶來人臉細(xì)節(jié)變化的影響,因此識別的精準(zhǔn)度較高。其局限性在于識別過程較為復(fù)雜,需要對其中的各種信息進(jìn)行大量計(jì)算,因此識別耗費(fèi)時(shí)間較長。

        (3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法。這種方法是近幾年最新引入的一種技術(shù),它將人臉表示為灰度值,并通過將各種數(shù)據(jù)信息輸入訓(xùn)練模型完成識別工作。與上述兩種方法相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法一方面具有較多的識別形式和較快的識別速度,能夠在很大程度上提高人臉識別工作的效率,另一方面具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和分析能力,因此是未來人臉識別技術(shù)中最具潛力的方法。

        2.2.3 以局部模式為基礎(chǔ)的人臉識別技術(shù)

        上面已經(jīng)提及,由于人臉的細(xì)節(jié)較為復(fù)雜,因此在不同情況下人臉外形也會(huì)產(chǎn)生一定的差異,這就導(dǎo)致人臉識別過程中的精準(zhǔn)度下降。為了解決這一問題,技術(shù)人員可以對人臉特征進(jìn)行更加詳細(xì)的提取,從輪廓、紋理等局部細(xì)節(jié)入手,將其中易受環(huán)境影響的各種細(xì)節(jié)考慮在內(nèi),并在實(shí)踐過程中不斷對人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行完善與升級。在實(shí)際應(yīng)用過程中,這種技術(shù)應(yīng)該與上述兩種技術(shù)結(jié)合使用,借以達(dá)到優(yōu)化人臉識別效果的目的。

        3 基于人臉識別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

        3.1 圖像采集模塊

        作為身份認(rèn)證的第一步,人臉圖像的采集顯得尤為重要。作為身份認(rèn)證的第一步,人臉圖像的采集顯得尤為重要,技術(shù)人員會(huì)通過客戶端的人臉圖像采集模塊構(gòu)建人臉樣本庫。一般而言,系統(tǒng)在拍照采集人臉的過程中,通常會(huì)使用OpenCV 的接口函數(shù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)終端攝像頭的調(diào)用,并借助Android SDK 進(jìn)一步讀取本地?cái)?shù)據(jù)庫中的人臉圖像樣本。值得注意的是,在人臉圖像的采集過程中,技術(shù)人員需要對屏幕覆蓋范圍進(jìn)行一定的調(diào)整,確保系統(tǒng)采集到的人臉能夠全面保留在攝像頭范圍內(nèi),這樣才能提高人臉圖像樣本的質(zhì)量,確保后續(xù)識別和檢測過程中的精準(zhǔn)度。

        3.2 人臉庫錄入模塊

        在不同環(huán)境以及不同表情的影響下,一些用戶在人臉識別過程中可能會(huì)出現(xiàn)識別不成功的情況。當(dāng)然,其中也存在部分用戶識別錯(cuò)誤或者不法分子盜竊用戶身份的情況?;诖?,技術(shù)人員需要將識別不成功的人臉進(jìn)行單獨(dú)分析,并要求這些用戶在系統(tǒng)中輸入自己的個(gè)人信息,并建立一個(gè)人臉樣本庫,這樣不僅能夠在后續(xù)應(yīng)用過程中對人臉識別技術(shù)進(jìn)行完善和改進(jìn),而且能夠通過信息錄入發(fā)現(xiàn)不法分子盜竊身份信息的行為。另外,在人臉樣本庫建立成功之后,技術(shù)人員需要將其持久存放在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的人員信息表以及服務(wù)端的人臉數(shù)據(jù)庫中,這樣才能確保后續(xù)優(yōu)化工作順利開展。

        3.3 人臉檢測模塊

        在上述人臉圖像的采集和錄入工作結(jié)束之后,系統(tǒng)需要根據(jù)采集到的圖像進(jìn)行數(shù)字化處理,并針對其中的不合理之處進(jìn)行基本的預(yù)處理。這一工作環(huán)節(jié)涉及的內(nèi)容較為繁多復(fù)雜:

        (1)光線補(bǔ)償處理。針對光照影響造成的外形變化,系統(tǒng)需要調(diào)整人臉圖像的色彩值,并且對于其他的像素點(diǎn)也需要采取相同尺度的調(diào)整;

        (2)相似度計(jì)算。針對人臉圖像與實(shí)際情況膚色不一致的情況,系統(tǒng)需要將三維圖像轉(zhuǎn)為二維平面,并通過Gauss 分布對這一平面進(jìn)行描述,進(jìn)而通過其中的像素點(diǎn)分布將膚色的差異降至最低,達(dá)到相似度計(jì)算的目的;

        (3)二值化人臉圖像。這一步驟的工作主要是為了優(yōu)化相似度計(jì)算的結(jié)果,使系統(tǒng)在識別人臉過程中因膚色差異的影響降至最低;

        (4)人臉區(qū)域分割和人臉輪廓提取,這兩方面的工作都能使人臉圖像的研究更加透徹,為后續(xù)特征提取工作進(jìn)行鋪墊。

        3.4 圖像預(yù)處理模塊

        在人臉識別系統(tǒng)的服務(wù)端接收到移動(dòng)客戶端進(jìn)行人臉檢測后的圖片后,需要針對這些圖片進(jìn)行預(yù)處理,即盡量消除光照、表情以及角度對于人臉外形的影響,借以達(dá)到提高圖像質(zhì)量的目的。在圖像預(yù)處理模塊中,系統(tǒng)的主要操作流程包括以下三個(gè)方面:標(biāo)注人臉中的關(guān)鍵特征點(diǎn)、對齊人臉圖像、對人臉圖像進(jìn)行灰度處理。在上述流程結(jié)束之后,系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)將預(yù)處理的圖像傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)模型中,并進(jìn)行后續(xù)的特征提取工作。

        3.5 特征提取模塊

        在特征提取模塊中,系統(tǒng)一般會(huì)采用網(wǎng)絡(luò)模型提取人臉特征以及訓(xùn)練人臉模型。這一環(huán)節(jié)的具體步驟涉及到以下方面:首先,針對上述已經(jīng)進(jìn)行預(yù)處理的圖像,系統(tǒng)會(huì)借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)用其中的人臉特征向量;其次,經(jīng)過上述步驟提取的人臉特征模型中包含大量的矩陣預(yù)算,這就提高了須臾系統(tǒng)運(yùn)作過程的實(shí)時(shí)性要求。因此,技術(shù)人員需要借助NDK 工具在網(wǎng)絡(luò)平臺上對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)一個(gè)動(dòng)態(tài)鏈接庫,并將之前提取的特征組件轉(zhuǎn)化為適應(yīng)動(dòng)態(tài)鏈接庫的文件格式;最后,系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)平臺上對動(dòng)態(tài)鏈接庫進(jìn)行直接調(diào)用,對于其中的文件信息也可以進(jìn)行分析處理,這就在很大程度上加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)算速度。

        3.6 檢索模塊

        在檢索模塊中,系統(tǒng)首先需要計(jì)算特征向量的余弦相似度,之后再根據(jù)數(shù)據(jù)庫信息判斷人臉特征向量之間的相似度。在這一環(huán)節(jié)中,系統(tǒng)主要采用的技術(shù)與特征提取模塊相似,都是動(dòng)態(tài)鏈接庫。另外,在判斷相似度的過程中,系統(tǒng)也需要將其中的特征向量組件轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文件格式,這樣才能確保動(dòng)態(tài)鏈接庫在網(wǎng)絡(luò)平臺的直接調(diào)用。

        3.7 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊

        在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中,人臉識別系統(tǒng)主要采用了兩種數(shù)據(jù)庫:一是嵌入式SQLite 關(guān)系數(shù)據(jù)庫,這種數(shù)據(jù)庫主要用于本地存儲(chǔ)功能;二是MYSQL 關(guān)系數(shù)據(jù)庫,這種數(shù)據(jù)庫主要用于服務(wù)端存儲(chǔ)功能,其中包含了大量用戶的個(gè)人信息以及人臉圖像樣本信息。值得注意的是,工作人員需要格外注意對于人臉圖像樣本信息的收集,其中應(yīng)該包括未經(jīng)處理的人臉圖像、經(jīng)人臉檢測以及預(yù)處理后的人臉圖像、經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取特征向量后存儲(chǔ)的人臉文件路徑。

        4 小結(jié)

        綜上所述,在信息技術(shù)迅速發(fā)展的過程中,個(gè)人信息泄露的威脅性也逐漸增大。基于人臉識別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證系統(tǒng)的出現(xiàn),能夠針對網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行識別認(rèn)證,并減少網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中容易出現(xiàn)的竊聽、篡改等問題,借以達(dá)到保護(hù)個(gè)人信息的目的。因此,技術(shù)人員應(yīng)該加強(qiáng)對于人臉識別技術(shù)的研究,并借助計(jì)算機(jī)技術(shù)對其開展優(yōu)化和改進(jìn)工作,使身份認(rèn)證系統(tǒng)的安全性不斷強(qiáng)化。

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