中文摘要：

目前网上的"指纹套"事件不仅影响到指纹识别的研究和应用，而且也影响到其它生物特征识别领域，尤其是人脸识别，因为获取他人照片要比制作指模容易的多，若条件齐备，制作逼真的三维头像也并非难事。伪人脸问题，即假人脸特征对识别算法的攻击，便成为人脸识别领域亟待解决的问题之一。这些假人脸特征既包括窃取和伪造的人脸图片或头像，也包括窃取的特征模板的数据。人脸特征不像口令和密钥，丢失后可以重置，也不像指纹，一个手指丢失后还有其它手指，人脸及其特征模板数据的丢失将是永久性的，即人脸及其特征模板存在一旦丢失则难以重新生成和发布的潜在威胁，此威胁已成为制约人脸识别技术进一步发展的瓶颈。目前人们对这方面的关注不够，相关的研究较少。本研究重点关注和解决人脸识别中的伪人脸问题，通过设计伪人脸攻击模型，对现有算法的抗攻击性进行分析，确定各典型算法易于受伪人脸攻击的薄弱环节，从而尝试提出具有伪人脸免疫性的人脸识别算法。

结论摘要：

课题关注和解决了人脸识别中的伪人脸问题，通过设计伪人脸攻击模型，对现有算法的抗攻击性进行分析，确定了算法易受伪人脸攻击的环节，在此基础上提出了一些通用的预处理、特征选取及分类算法，以及具有伪人脸免疫性的人脸识别具体算法。具体成果包括 1. 理论成果1）结合活体人脸的表情细节特征、三维信息、多生物特征以及模板保护等开展了具有伪人脸免疫性的算法研究和系统设计，所提算法包括基于表情细节分析的活体人脸特征提取算法，算法将张量秩一分解技术与差分形式的图保持流形学习准则相结合，使得求解的秩一张量能够保持类内的局部流形结构，同时加强每两类间的边界点之间的分离性；结合三维人脸信息，提出三种可抗二维照片和视频攻击的三维人脸识别算法；提出一种更加稳定的关键点提取算法-3D EMoSIFT，可用于提取手势、姿态等特征，以辅助人脸识别，提高抗伪人脸攻击的鲁棒性；将基于混沌理论的加密思想引入人脸识别，提出利用混沌系统产生的混沌序列对提取的有序人脸特征进行置乱加密的方案，增加原始模板安全性的同时可保证整体识别性能。2）课题还就通用预处理、特征选取及分类算法的基础理论问题进行了深入研究，取得了如下初步结果提出两种基于偏微分方程的光照预处理模型；为解决传统LDA以及局部LDA算法的欠采样及奇异性问题，提出张量局部LDA算法，算法直接采用人脸样本的矩阵表示，从而避免维数及奇异性问题；提出相关熵判别嵌入的线性降维算法，算法基于相关熵构建类内、类间图用于对样本的流型结构进行建模，最后的优化问题可以转化为秩的比值求解问题并可以得到全局最优解；在分类算法方面，提出基于融合相关熵的稀疏表示分类算法和基于p-norm(0≤p< 1)最小化的稀疏表示分类算法；3）完成了测试平台设计和主流算法抗攻击性测试，并实现了一套演示系统。构建了一个裁剪好的27人的可见光‐热红外双模人脸库。 2．发表各类论文22篇，其中，SCI检索4篇，EI检索18篇。正在申请发明专利1项。 3．人才培养协助科研团队负责人培养博士研究生7名，其中毕业1名；培养硕士研究生3名。博士后出站1人，晋升副高级职称1人。 4．学术交流主办IET ICWMMN2011国际会议1次，IET ICWMMN2013国际会议1次。参加国际学术会议进行学术交流18人次。