秦濤

【摘 要】近年來(lái)，少限制環(huán)境下的生物特征識(shí)別技術(shù)成為研究熱點(diǎn)，眼周識(shí)別作為新興的生物特征識(shí)別技術(shù)越來(lái)越受人們關(guān)注?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼周識(shí)別方法相較于傳統(tǒng)方法能更好地提高眼周識(shí)別性能。通過(guò)提出一個(gè)基于ResNet20和softmax的眼周識(shí)別方法，在兩個(gè)公開的眼周數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到在UBIPr數(shù)據(jù)集上的EER值為8.19%，在UBIRIS.V2數(shù)據(jù)集上的EER值為13.18%。與傳統(tǒng)的眼周識(shí)別方法相比，文章提出的眼周識(shí)別方法取得了較好的眼周識(shí)別效果，為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼周識(shí)別方法發(fā)展提供持續(xù)動(dòng)力。

【關(guān)鍵詞】生物特征識(shí)別;眼周識(shí)別;深度學(xué)習(xí);卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);殘差學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

【中圖分類號(hào)】TP391.41 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2021）03-0043-03

0 引言

生物特征識(shí)別是指依靠人體固有的生理或者行為特征，通過(guò)計(jì)算機(jī)識(shí)別人的身份的一種技術(shù)，具有操作簡(jiǎn)單、安全可靠、唯一的身份特性等特點(diǎn)。近年來(lái)，少限制情況下的生物特征識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。之前的生物特征身份識(shí)別技術(shù)都是在受控的場(chǎng)景中使用，這樣會(huì)極大地限制使用范圍和使用條件。在此情況下，少限制環(huán)境中的眼周識(shí)別技術(shù)可以發(fā)揮更好的識(shí)別性能，得到越來(lái)越多的關(guān)注。

在常用的生物特征識(shí)別技術(shù)中，虹膜識(shí)別[1]具有可靠性、準(zhǔn)確性特征，人臉識(shí)別[2]也在各個(gè)場(chǎng)景得到廣泛應(yīng)用，但是在少限制情況下，人臉識(shí)別和虹膜識(shí)別技術(shù)均存在許多問題，如圖1所示的適用場(chǎng)景。虹膜圖像需要靠近紅外相機(jī)獲得，在長(zhǎng)距離、低分辨的情況下，虹膜圖像模糊且無(wú)法精確識(shí)別身份。受新冠肺炎疫情影響，人們出行需要佩戴口罩，人臉大部分區(qū)域被覆蓋，對(duì)人臉識(shí)別造成影響。眼周區(qū)域通常指眼睛周圍包括皮膚和眉毛的區(qū)域。在少限制情況下，虹膜識(shí)別和人臉識(shí)別不可用時(shí)，眼周識(shí)別可以發(fā)揮更好的作用。此外，眼周生物特征也可以與人臉或虹膜融合，提高身份識(shí)別性能。研究表明，眼周區(qū)域受年齡[3]和表情變化[4]影響較小。但是匹配眼周圖像仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題，尤其是在約束較少的環(huán)境下，因?yàn)樵搮^(qū)域本身包含的信息比整個(gè)面部更少，并經(jīng)常伴隨著高類內(nèi)變化，以及來(lái)自眼鏡、頭發(fā)等遮擋。

最近幾年，在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，CNN已經(jīng)成為一種魯棒性、準(zhǔn)確性的提取特征工具，在生物特征識(shí)別中得到廣泛應(yīng)用。CNN相較于傳統(tǒng)的手工提取特征或者其他基于學(xué)習(xí)的方法表現(xiàn)出更好的識(shí)別性能。因此，希望使用CNN眼周識(shí)別方法，以取得更好的性能，解決具有挑戰(zhàn)性的眼周識(shí)別問題。

1 相關(guān)工作

不同環(huán)境下的眼周識(shí)別算法研究持續(xù)進(jìn)行，2009年，Park等[5]研究了在各種條件下利用眼周區(qū)域進(jìn)行人類身份識(shí)別的可行性。Bharadwaj等[6]研究發(fā)現(xiàn)在虹膜識(shí)別失敗時(shí)眼周識(shí)別可使用，他們還有一些交叉光譜的眼周識(shí)別工作。這些探索性的工作激發(fā)了研究人員深入研究的動(dòng)力，以不斷提高眼周識(shí)別的準(zhǔn)確性。2013年，研究人員提出了一種先進(jìn)的方法，使用眼周圖像的DSIFT特征，利用K-means聚類進(jìn)行字典學(xué)習(xí)和表示。這項(xiàng)工作還探索了虹膜和眼周識(shí)別的評(píng)分級(jí)融合，并得到較好的識(shí)別結(jié)果。然而，這種方法沒有研究特定于眼周的特征表示，并且使用DSIFT特征對(duì)計(jì)算資源消耗很大。2015年，Smereka等[4]提出了眼周概率變形模型（PPDM），這個(gè)方法提供一個(gè)存在于眼周圖像之間潛在形變的噪聲模型。利用相關(guān)濾波器對(duì)捕獲的變形進(jìn)行推斷來(lái)匹配眼周對(duì)。之后，同一組研究人員改進(jìn)了他們的基本模型，通過(guò)選擇有區(qū)別的分塊區(qū)域來(lái)進(jìn)行更可靠的匹配。這兩種方法在多數(shù)據(jù)集上取得了良好性能。然而，這兩種方法都依賴于基于補(bǔ)丁的匹配方案，因此經(jīng)常違反補(bǔ)丁對(duì)應(yīng)關(guān)系，但在實(shí)際部署中可能發(fā)生規(guī)模變化或不對(duì)齊的抵抗力較低。2017年，Zhao等[7]提出了一個(gè)語(yǔ)義輔助的眼周識(shí)別框架，這一方法通過(guò)增加一個(gè)訓(xùn)練語(yǔ)義標(biāo)簽數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分支，提高眼周識(shí)別性能。2018年，這一團(tuán)隊(duì)又提出了對(duì)眼周關(guān)鍵區(qū)域賦予更多權(quán)重，提高眼周識(shí)別性能的方法[8]。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)和CNN在計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別任務(wù)中的應(yīng)用越來(lái)越多?；贑NN的方法在目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、人臉識(shí)別、分割等任務(wù)中得到成功應(yīng)用。但是調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在眼周識(shí)別任務(wù)中只有少量的眼周識(shí)別方法采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高眼周識(shí)別準(zhǔn)確度。眼周識(shí)別性能需要一直不斷提升，只有這樣，才能滿足真實(shí)應(yīng)用的需要。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼周識(shí)別方法，在兩個(gè)公開的眼周數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證取得較好的眼周識(shí)別效果。

2 基于ResNet的眼周識(shí)別方法

2.1 眼周識(shí)別方法框架

在此介紹基于ResNet20和softmax損失函數(shù)的眼周識(shí)別框架。通過(guò)研究可知，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加可以獲得更多魯棒性、有辨別力的特征，提高網(wǎng)絡(luò)性能。但是隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加會(huì)帶來(lái)梯度爆炸或者消失，為了解決這個(gè)問題提出了殘差學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。在殘差學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，復(fù)制一個(gè)淺層網(wǎng)絡(luò)的輸出加給深層的輸出，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)特征達(dá)到最優(yōu)時(shí)，更深層恒等映射任務(wù)就從原來(lái)堆疊的層中釋放到新建的恒等映射關(guān)系中，而原來(lái)層中的任務(wù)就從恒等映射轉(zhuǎn)為全0。在殘差網(wǎng)絡(luò)中，殘差模塊會(huì)在前向過(guò)程中幫助網(wǎng)絡(luò)中的特征進(jìn)行恒等映射，在反向過(guò)程中幫助傳導(dǎo)梯度，讓更深的模型能夠成功訓(xùn)練。

為了得到魯棒性、有辨別力的眼周特征，本網(wǎng)絡(luò)框架中使用了基于ResNet20的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取眼周特征。網(wǎng)絡(luò)中最后FC層得到的特征向量選擇合適的損失函數(shù)對(duì)特征向量匹配得到度量匹配分?jǐn)?shù)，選擇合適的損失函數(shù)能夠提高眼周識(shí)別性能?？紤]到眼周區(qū)域是人臉的重要部分，提取到的向量特征有很大的相似性，選擇在人臉識(shí)別任務(wù)中廣泛使用的softmax loss作為本文中眼周識(shí)別方法的損失函數(shù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證取得了較優(yōu)的眼周識(shí)別性能。

2.2 訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

為了提高網(wǎng)絡(luò)的通用性和特征有效性，我們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中采用了以下常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。

（1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)。全部訓(xùn)練圖像的大小都被調(diào)整為224像素×224像素，使用PyTorch中的圖像處理方法隨機(jī)調(diào)整圖像亮度、對(duì)比度、色調(diào)、飽和度，使用OpenCV中的圖像處理方法把眼周BGR圖像轉(zhuǎn)換成HSV圖像等，從而增加訓(xùn)練時(shí)的眼周數(shù)據(jù)量。

（2）測(cè)試數(shù)據(jù)增強(qiáng)。本文網(wǎng)絡(luò)框架中可以接受的輸入圖像的大小為224像素×224像素，所以全部的測(cè)試圖像被調(diào)整為224像素×224像素。

3 實(shí)驗(yàn)配置和結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練和測(cè)試配置

本文的眼周實(shí)驗(yàn)我們使用UBIPr[9]、UBIRIS.V2[10]兩個(gè)公開的眼周數(shù)據(jù)集。為了得到更好的眼周識(shí)別性能，在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集中把數(shù)據(jù)集按照3∶7的比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，在訓(xùn)練集和測(cè)試集中人的性別與年齡信息分布合理，這樣可以達(dá)到最接近真實(shí)場(chǎng)景的眼周識(shí)別性能。實(shí)驗(yàn)使用PyTorch開源框架實(shí)現(xiàn)本文中的眼周識(shí)別網(wǎng)絡(luò)框架，本文中網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)有權(quán)重0.000 5，學(xué)習(xí)率為0.01，動(dòng)量為0.5，訓(xùn)練時(shí)的批次大小為128，整個(gè)訓(xùn)練有500個(gè)epochs。整個(gè)實(shí)驗(yàn)在單塊12 GB的TITAN Xp GPU上進(jìn)行。

3.2 性能度量和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼周識(shí)別方法，我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中使用TensorBoard工具對(duì)得到的眼周性能指標(biāo)進(jìn)行可視化實(shí)驗(yàn)，對(duì)定量和定性的眼周識(shí)別性能進(jìn)行分析。本文使用EER、ROC曲線、F? ?1值對(duì)在本網(wǎng)絡(luò)框架中使用的兩個(gè)眼周數(shù)據(jù)集得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果度量眼周識(shí)別性能。實(shí)驗(yàn)中，眼周識(shí)別錯(cuò)誤率指標(biāo)用EER表示，EER值可以定量評(píng)價(jià)眼周識(shí)別性能，EER數(shù)值越小，則眼周識(shí)別的準(zhǔn)確率就越高，代表眼周識(shí)別性能越好。

在UBIPr、UBIRIS.V2眼周數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)得到的EER（如圖2所示）。從圖2可知，UBIPr經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練的EER值為8.19%，UBIRIS.V2的EER值為13.18%。在眼周識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，F(xiàn)1值越大代表眼周識(shí)別性能越好，通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到UBIPr、UBIRIS.V2眼周數(shù)據(jù)集的F1值如圖3所示。ROC曲線指受試者工作特征曲線、接收器操作特性曲線（Receiver Operating Characteristic Curve），是反映敏感性和特異性連續(xù)變量的綜合指標(biāo)，是用構(gòu)圖法揭示敏感性和特異性的相互關(guān)系。實(shí)驗(yàn)中，ROC曲線下的面積AUC越大則識(shí)別的準(zhǔn)確性就越高。在實(shí)驗(yàn)的ROC曲線圖中，F(xiàn)PR值為圖中X坐標(biāo)，TPR值為圖中Y坐標(biāo)，繪制出ROC曲線。其中，F(xiàn)PR值為代表將負(fù)樣本錯(cuò)誤分為正樣本的概率，TPR值是將正樣本正確分為正樣本的概率。

FPR越大，預(yù)測(cè)正樣本中實(shí)際負(fù)樣本越多;TPR越大，預(yù)測(cè)正樣本中實(shí)際正樣本越多，理想情況是TPR=1，F(xiàn)PR=0。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到UBIPr、UBIRIS.V2眼周數(shù)據(jù)集的ROC曲線如圖4所示。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)眼周識(shí)別性能的EER、F? 1-SCORE和ROC曲線圖可知，相較于傳統(tǒng)的提取特征的眼周識(shí)別方法，本文基于ResNet20和softmax損失函數(shù)的眼周識(shí)別框架這一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼周識(shí)別方法取得較好的眼周識(shí)別效果。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet20和softmax的眼周識(shí)別框架，通過(guò)在兩個(gè)公開的眼周數(shù)據(jù)集UBIPr、UBIRIS.V2，實(shí)驗(yàn)得到較好的眼周識(shí)別性能，在以后的研究中致力于通過(guò)研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷提高眼周識(shí)別性能。

參 考 文 獻(xiàn)

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