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Detecting Iris Liveness with Batch Normalized Convolutional Neural Network

Computers, Materials & Continua 2019年第2期58卷 493-504页

作者： Min Long Yan Zeng Changsha University of Science and Technology Changsha410014China Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation Changsha410014China

Aim to countermeasure the presentation attack for iris recognition system,an iris liveness detection scheme based on batch normalized convolutional neural network(BNCNN)is proposed to improve the reliability of the iris authentication *** BNCNN architecture with eighteen layers is constructed to detect the genuine iris and fake iris,including convolutional layer,batch-normalized(BN)layer,Relu layer,pooling layer and full connected *** iris image is first preprocessed by iris segmentation and is normalized to 256×256 pixels,and then the iris features are extracted by *** these features,the genuine iris and fake iris are determined by the decision-making *** normalization technique is used in BNCNN to avoid the problem of over fitting and gradient disappearing during *** experiments are conducted on three classical databases:the CASIA Iris Lamp database,the CASIA Iris Syn database and Ndcontact *** results show that the proposed method can effectively extract micro texture features of the iris,and achieve higher detection accuracy compared with some typical iris liveness detection methods.

关键词： Iris liveness detection batch normalization convolutional neural network biometric feature recognition

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基于深度卷积神经网络的指纹活体检测算法研究

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信息网络安全 2018年第6期 28-35页

作者：龙敏龙啸海马莉长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室 69026部队

近年来,随着指纹认证系统的广泛应用,伪造指纹检测受到人们的日益关注。文章结合卷积神经网络在计算机视觉、人脸识别和图像分类领域的应用特征,提出一个指纹活体检测算法F-net。算法采用BN层、inception结构和全局均值池化层对网络进... 详细信息

近年来,随着指纹认证系统的广泛应用,伪造指纹检测受到人们的日益关注。文章结合卷积神经网络在计算机视觉、人脸识别和图像分类领域的应用特征,提出一个指纹活体检测算法F-net。算法采用BN层、inception结构和全局均值池化层对网络进行优化,以减少F-net网络的大量参数和计算复杂度,这也使得算法在采用大学习率进行网络训练的同时获得了较高的泛化能力。文章在LivDet2011和LivDet2013数据集上进行了多种算法测试。实验结果表明,文章提出的F-net具有较高的泛化能力和实时检测性能。

关键词：指纹活体检测指纹反欺骗卷积神经网络 inception结构

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应用卷积神经网络的人脸活体检测算法研究

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计算机科学与探索 2018年第10期12卷 1658-1670页

作者：龙敏佟越洋长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114

生物特征识别系统必须拥有快速准确的分类能力。针对传统人脸活体检测方法的特征提取单一和基于深度学习的检测算法中的网络训练时间长、梯度容易消失以及过拟合等问题,提出一种新型人脸活体检测算法BM-CNN(based on mixnetwork-convolu... 详细信息

生物特征识别系统必须拥有快速准确的分类能力。针对传统人脸活体检测方法的特征提取单一和基于深度学习的检测算法中的网络训练时间长、梯度容易消失以及过拟合等问题,提出一种新型人脸活体检测算法BM-CNN(based on mixnetwork-convolutional neural network)。算法首先采用人脸分割技术和基于曲率滤波的图像增强技术对人脸图像进行预处理,然后使用优化卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对预处理图像进行特征提取与决策分类。对卷积神经网络,提出一种复合的并行卷积神经网络,CNN使用二均值池化策略,并综合批量归一化BN(batch normalization)方法和多类型非线性单元提高算法检测性能,通过双线并行的卷积神经网络对活体人脸进行检测。在NUAA数据库和CASIA数据库上对算法进行对比实验,实验结果显示该算法能对人脸图像进行准确的分类,并在样本数量和训练时间上有较大的提升。

关键词：生物特征识别曲率滤波并行卷积神经网络二均值池化批量归一化

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基于量化调制与像素块添加的二值工程图抗打印扫描水印算法

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信息安全学报 2018年第6期3卷 67-77页

作者：彭飞颜臻杰龙敏湖南大学信息科学与工程学院长沙中国410082 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙中国410014

针对已有二值工程图抗打印扫描方法需要图像校正且不可见性较差的不足,本文提出了一种基于量化调制与像素块添加的二值工程图抗打印扫描水印算法。本方法首先识别出图中线段边缘部分作为水印嵌入区域,然后将水印序列进行分组,对每组水... 详细信息

针对已有二值工程图抗打印扫描方法需要图像校正且不可见性较差的不足,本文提出了一种基于量化调制与像素块添加的二值工程图抗打印扫描水印算法。本方法首先识别出图中线段边缘部分作为水印嵌入区域,然后将水印序列进行分组,对每组水印序列根据其组号在水印嵌入区域添加参考点,再计算出量化区间,通过在量化区间相应位置添加像素块的方式嵌入水印。水印提取则可通过识别水印点直接进行,无需对图形进行校正还原。实验结果表明本算法能够抵抗打印扫描以及复印攻击,且水印容量大,不可感知性好,具有较好的应用前景。

关键词：二值工程图抗打印扫描线段识别量化调制

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