[快讯]生物特征识别冬令营2019第五日报告及闭幕式
本文由如下冬令营参与者完成
张浩鑫，深圳大学
袁程朗，深圳大学
摄影：吴欣蕙，深圳大学
IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2019于2019年1月13日在深圳紫荆山庄开幕，此次活动将由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办；由平安科技，中科虹霸，银河水滴，中科智谷鼎力赞助。
本次冬令营计划持续5天，面向青年学者、研究生和各企业相关从业者，邀请了15位生物特征识别领域的国际顶尖专家介绍科研进展和工业应用，并同时安排有学生手动实践，企业参观，海报展示等综合环节。专家报告内容包括人脸、虹膜、指纹、静脉、步态、签名等特征的识别，以及移动端生物特征识别、反欺诈、特征数据保护等。
转眼间，已来到冬令营的第五日。尽管今早气温骤降，但仍无法阻挡大家求知的热情。
上午第一场讲座由来自香港浸会大学的P CYuen教授为大家讲解“Face RecognitionSystem Security：Anti-spoofing andTemplate Protection”。在本次报告中，P CYuen教授主要从现有的面部生物识别系统的安全问题进行切入，分享在人脸反欺诈和人脸模板保护方面的前沿研究成果。
首先，P C Yuen教授对面部识别领域的背景和应用进行了概述，指出了当前生物特征系统的脆弱性，并针对人脸防欺诈和人脸模板保护两方面作出深入浅出的讲解。
一、人脸识别系统受攻击的可能性
在人脸反欺诈方面，P C Yuen教授指出，尽管基于外貌、运动以及多模态的算法在传统的人脸反欺诈任务上表现优异，但随之而来的新挑战，如应用于欺诈识别系统的三维人脸模型以及超逼真的三维面具，仍然使得面部生物识别系统的安全问题成为人们关注的焦点。随后，P C Yuen教授分析了远程光电体积描记术(rPPG)的相关算法和喜闻乐见的深度学习方法在三维人脸反欺诈任务上的性能。在人脸模板保护方面，P C Yuen教授讲解了一些基于面部模板的人脸重建技术，深刻地揭示了人脸模板遭受攻击后的危害。随后，P C Yuen教授概述了应用于人脸模板保护的现有技术，并分享了自已的研究成果在模板保护方面的结果。报告内容充实，干货满满，令人受益匪浅，获益良多。
图二、P C Yuen教授回答问题中
图三、意大利博洛尼亚大学的Davide Maltoni教授
第二场讲座由来自意大利博洛尼亚大学的Davide Maltoni教授为大家讲解“Fingerprintrecognition：State-of-the-art andnew directions”。在报告中，Davide Maltoni教授采用了自上而下的方式来介绍指纹识别，并对图像采集、特征提取、匹配方法以及性能验证方面进行了详细的讨论。Davide Maltoni教授指出，目前指纹识别的主要挑战在于：1）高度位移或旋转。2）非线性扭曲。 3）不同压力和皮肤状况。4）特征提取错误。为了克服上述问题，Davide Maltoni教授讲解了目前最为前沿的指纹识别技术，包括基于细节的匹配、基于相关性的匹配和基于岭特征的匹配方法，并展示了这些算法在相关实验上的性能和结果。在报告中，Davide Maltoni教授为了更好地解释相关概念而演示的demo，通过建模来构建三维的指纹细节，令人印象深刻。
图四、三维重建的指纹细节
第三场，来自瑞士达尔摩尔感知人工智能感应（IDIAP）研究所的Vedrana Krivokuca博士为我们带来题目为“Biometric Presentation AttackDetection — Spoofing and Anti-Spoofing”的讲座。在报告中Krivokuca博士首先为我们阐述了生物检测系统各个环节的受攻击的可能性，然后展示了大量的来自电影中、现实生活中的例子告诉我们生物特征检测系统是如何受到攻击的：来自手机的图像、打印在纸张上的图像以及2D/3D面具都能迷惑检测系统。这几种攻击技术（PA）各有各的优点和缺陷。接着，Krivokuca博士介绍了对以上提到的几种攻击技术的检测，主要包括对人脸伪装系统、指纹/虹膜伪装系统、音频伪装系统的检测。最后Krivokuca博士讲解了国际上将攻击技术的检测融合进生物检测系统的表现。
图五、睿智美丽的Vedrana 博士
第四场，来自密歇根州立大学的Arun Ross教授为我们带来题目为“BiometricPresentation Attack Detection — Spoofing and Anti-Spoofing”的讲座。在讲座的第一部分，Arun Ross教授表示，多生物特征学是指为了确定个体的身份，对多种生物特征证据来源进行整合。这些信息源可能对应不同的生物特征(如人脸+虹膜)、传感器(如二维+三维人脸摄像头)、特征提取和匹配技术(如基于细节的+基于纹理的指纹匹配器)。教授还介绍了国际上各种在数据层、特征层、评分层、等级层和决策层进行信息融合的各种技术。讲座的第二部分，教授表示个人隐私问题经常在生物识别系统的背景下被引出。Arun Ross教授讨论了如何为存储的生物特征数据赋予隐私。他提出的方法是依赖于视觉密码学、信号混合和图像扰动的原理来生成生物特征模板，从而抑制生物特征数据中关于人的一些额外信息。
图六、Arun Ross教授演讲瞬间
冬令营的最后还评出了6位优秀学员，由冬令营邀请的报告学者给获奖学员颁奖。至此，为期5天的冬令营课程圆满结束。诸位学生见识了世界各地的学者风采，听取了世界性高水平的讲座，对于学术研究的方向又更明确了几分。在短暂的相遇里，来自世界各地的学者、学生在深圳碰撞出思想与交流的火花，更在相处中结下深厚情谊，相逢恨晚。祝愿冬令营的各位老师，同学永攀高峰，也祝福冬令营越办越好！
图七、六位优秀学员获得证书
图八、闭幕式合影