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若用f(xy)表示图像则f(xy)可用入射分量(入射到被观察场景的光源照射总量)、反射分量(场景中物体所反射的光照总量)两个分量表示[14].入射分量、反射分量分别记为i(xy)与r(xy)则f(xy)为 (2) 通过构造线性算子H进行映射使反射分量与入射分量进行不同的变换即
H(xy)[lnf(xy)]H(xy)[lni(xy)]H(xy)[lnr(xy)].
(3) 经典的同态滤波往往用于增强高频反射贡献、衰减低频照射贡献从而达到增强图像细节信息的目的其构造的高通滤波器形式为
(4) 式(4)中γHγL分别为高频分量及低频分量滤波的系数.
为使滤波器能够将反射分量分离将低频分量系数γL设置为0高频分量γH设置为1(约束条件来源于对图像频率图的拟合[15])即 (5) 频谱图如图1所示.图1中q为强度 f为频率.滤波器图如图2所示.由图12可知滤波器对位于频谱图中心的低频分量产生了抑制作用而对高频分量保持不变.由此式(3)近似变换为
图1 频谱图 图2 滤波器图Fig.1 Frequency spectrum diagram Fig. 2 Filter diagram
(6) 进一步可近似为
H(xy)[lnf(xy)][lnr(xy)].
(7) 对式(7)进行变换有
fr(xy)ee.
(8) 化简得到
fr(xy)r(xy).
1.3 在翻拍图像上的应用 翻拍图像与活体拍摄图像主要差别在亮度通道的信息因此将原RBG三通道图像转化为HSV(hue saturation value)图像后提取亮度通道对其进行对数变换傅里叶变换后进行中心化.将低频部分转化至中心位置高频部分转化至频谱图边缘位置.首先将中心化后的频谱图乘以改造后的滤波器 其次对高、低频分量进行映射对结果去中心化后进行傅里叶反变换 最后指数变换后转化为原图像.原图如图3所示.原图的傅里叶频谱图如图4所示. 图3 原图 图4 原图的傅里叶频谱图 Fig.3 Original diagram Fig.4 Fourier frequency spectrum diagram of original diagram
原图滤波器变换后的频谱图如图5所示.原图亮度通道的最终图像如图6所示. 图5 原图滤波器变换后的频谱图 图6 原图亮度通道的最终图像 Fig.5 Frequency spectrum diagram after filter Fig.6 Final diagram of brightness transformation of original diagram channel of original diagram
翻拍图像如图7所示.翻拍图像的傅里叶频谱图如图8所示.翻拍图像滤波器变换后的频谱图如图9所示.翻拍图像亮度通道的最终图像如图10所示. 图7 翻拍图像 图8 翻拍图像的傅里叶频谱图 Fig.7 Recapture diagram Fig.8 Fourier frequency spectrum diagram of recapture diagram 图9 翻拍图像滤波器变换后的频谱图 图10 翻拍图像亮度通道的最终图像 Fig.9 Frequency spectrum diagram after filter Fig.10 Brightness channel final transformation of recapture diagram diagram of recapture diagram
由图310可知 翻拍图像与活体拍摄图像存在视觉上的差别即图像下半部分为非正常反光介质较均匀的反射图像削弱了漫反射分离使原图的纹理特征模糊 亮度通道强化了由于介质不同而产生的视觉差别. 将亮度通道最终图像分别按行列做4等分划分整幅图像划分为16等分用Sobel算子将划分结果在八方向中进行计算[1].图像划分如图11所示.特征提取如图12所示.图12中η为准确率. (a) 1号方向掩模 (b) 2号方向掩模 (c) 3号方向掩模 (d) 4号方向掩模 (e) 5号方向掩模 (a) 活体拍摄图像 (b)翻拍图像 图12 特征提取Fig.12 Feature extraction
文中方法对文献[11]方法进行改动计算每个区域各方向梯度值之和占整幅图像八方向梯度值对应总和的比例将128(16×8)个特征通过支持向量机(SVM)进行分类使用高斯核对BoxConstraintKernelScale两参数进行优化模糊的纹理特征反映了直方图聚集性被削弱变得更为均匀.
1.4 实验结果 将多个电信营业厅的摄像头采集的真实信息作为正样本在各种复杂、恶劣环境下翻拍液晶显示屏以电信营业厅摄像头翻拍的实体照片、各类证件照片作为负样本.样本模拟现实的复杂环境具有较高的价值共获取翻拍图像14 743张活体拍摄图像14 121张.随机抽取翻拍图像、活体图像各200张进行实验其中活体图像中包含的活体数目为98个翻拍图像中对应的活体数量为88个.文中方法与文献[11][12]方法的准确率对比如表1所示.表1中n为数量. 表1 文中方法与文献[11][12]方法的准确率对比Tab.1 Accuracy rate comparison of method in this paper with references[11] [12]
由表1可知文中方法的准确率高于文献[11]方法但低于文献[12]方法因此三通道图像对原图的信息造成了极大的损失. 为保留原图信息采用特征融合的方式构建卷积神经网络加入反射图像作为新增加的通道成为四通道图像. 2.1 CNN基础理论 相比于传统的特征提取方式深度神经网络(CNN)在同一个特征平面通过同一个卷积核进行卷积处理权值共享有效减少权值的数量.通过权值共享神经元在图像的不同位置能检测到相同的特征保证图像的平移不变性.同时通过二维空间中的局部感受也可以使神经网络从图像的纹理、角点等特征获取更抽象的特征量.
2.2 CNN网络设计 针对图像翻拍检测设计的CNN网络包括两层卷积层两层池化层与一层全连接层.其中池化层为最大值池化.在CNN网络中首先保留图像的RGB三通道将新产生的反射图像加入到输入中作为图像第四层通道进行卷积操作filter数量为8卷积核大小为3×3步长为1padding方式为samechannel为8 其次最大值池化卷积核大小为2×2步长为2再对最大值池化后的图像进行第二次卷积操作filter数量为16卷积核大小为3×3步长为1padding方式为same 再次将卷积操作后的结果进行第2次最大值池化卷积核大小为2×2步长为2 最后将池化结果展开为一维张量并通过全连接网络得到最终结果.
2.3 实验分析 2.3.1 新加入特征实验 使用电信营业厅摄像头的真实信息获取活体数量为947的1 000个样本(正样本为500负样本为500).每组样本以迭代的形式做5组实验每组实验迭代4次每次迭代取收敛后预测集最好的结果再将这些结果平均值作为最后结果.三通道输入网络的准确率为83.41% 加入特征的四通道输入神经网络的准确率为88.83%.样本数据集如图13所示.模型准确率随活体数量变化图如图14所示. (a) 翻拍图像 图14 模型准确率随活体数量变化图Fig.14 Accuracy of model varies with number of living bodies diagram
由图14可知加入提取的出反射分量后较为简单的神经网络获得了更好的准确率其原因在于深度较小、结构简单的神经网络无法很好地提取复杂的特征(由频率域获得的反射分量特征)通过增加人工特征的方法可以在不增加网络复杂性的情况下提高准确率.相比于直接使用深度神经网络的方式文中方法可以减少深度神经网络的深度产生更少的计算复杂度.
2.3.2 特征融合后神经网络稳定性实验 实验使用电信营业厅摄像头的真实信息获取图像数量为2004006008001 000的5组样本.
每组样本按8∶2的形式划分为训练集与预测集训练集以迭代的形式做5组实验每组实验迭代4次并对小批量梯度下降进行优化.首先每次迭代前都重新打乱训练集更改样本进入顺序.其次每次迭代选取收敛后的预测集准确率最高的模型.最后将5个模型对预测集准确率的平均值作为该样本组的实验结果.
根据文献[11][12]方法训练对5组样本按8∶2划分为训练集与测试集并对每组样本相互独立地进行3次实验将3次实验的平均值作为该样本组的实验结果.
文中方法与文献[11][12]方法的神经网络稳定性对比如表2所示. 表2 文中方法与文献[11][12]方法的神经网络稳定性对比Tab.2 Accuracy rate comparison of neural network stability in this paper with references[11] [12]
由表2可知当样本数量较小、活体数量较少时文中方法的神经网络由于样本数量较少准确率略低于文献[12]方法但高于文献[11]方法 当活体数量达到395正负样本总数达到400时文献[11][12]的方法达到收敛 随着活体数量的增多样本数量的增加文献[11][12]方法的准确率不断下降而文中方法的3组实验(活体数分别为574758947)的准确率保持稳定上升.
文献[11][12]方法在活体数量较小时有一定的分辨能力但随着活体数量的增加训练集复杂情况的提升适应力较文中方法略有不足.主要原因是翻拍检测的目的均在于检测反射分量或加强反射分量.文献[11][12]方法是基于同态补偿的翻拍图像检测仅仅增强了图像的对比度.提取反射分量特征主要是计算梯度文献[11][12]方法对反射分量的特征提取不如文中方法直接当活体数量较少时通过增强图像对比度可以强化翻拍图像与真实图像的差别但当活体数量较多时由于人脸数量增多及样本量的增加文献[11][12]方法不能较好地进行分类从而无法成功识别翻拍图像.
针对图像翻拍检测提出了一种通过分离图像反射分量将其作为新通道加入到原图像构成四通道简单神经网络的方法.经过实验证明该方法在硬件设备较低廉拍摄环境复杂干扰噪音较多活体数量较大的环境下有较高且稳定的准确率、较好的鲁棒性及使用价值.
