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  新智元報(bào)道  

來(lái)源：arXiv

編輯：Pricilla 好困

【新智元導(dǎo)讀】指紋識(shí)別、瞳孔識(shí)別、面容識(shí)別，現(xiàn)在連牙齒都能識(shí)別？DeepTeeth生物識(shí)別系統(tǒng)利用牙齒作為移動(dòng)設(shè)備安全系統(tǒng)的ID，只要75平方像素尺寸就能達(dá)到百分百的識(shí)別率，還能在安卓手機(jī)上運(yùn)行。不過(guò)，要想「刷牙」，先把牙刷好。

移動(dòng)支付可以說(shuō)是科技時(shí)代最偉大的發(fā)明之一。

 

為了保護(hù)「錢(qián)包安全」，移動(dòng)支付服務(wù)供應(yīng)商都會(huì)給用戶提供三種安全措施：

 

密碼、指紋、面容。

 

但是安全這東西說(shuō)起來(lái)是真的煩。

 

用密碼吧，設(shè)置簡(jiǎn)單了又怕別人知道，設(shè)置難了，自己先忘記了。

 

用指紋識(shí)別吧，指紋膜輕松一按就能騙過(guò)傳感器。

 

用面容識(shí)別，高級(jí)一點(diǎn)了吧？人家還有3D面具，高精度3D頭模。

 

別怕，右邊的是假的

 

但真的是「道高一尺，魔高一丈」嗎？

 

那就不一定了。你有張良計(jì)，我有過(guò)墻梯。

 

近日有研究人員提出了一種生物識(shí)別系統(tǒng)DeepTeeth。

 

用牙齒作為移動(dòng)設(shè)備安全系統(tǒng)的身份驗(yàn)證令牌。

 

論文地址: https://arxiv.org/abs/2107.13217  

DeepTeeth系統(tǒng)專門(mén)應(yīng)用于普通的移動(dòng)設(shè)備和臨時(shí)用戶身份驗(yàn)證場(chǎng)景。

 

使用端到端的少鏡頭框架，75平方像素的輸入尺寸就能達(dá)到最佳的運(yùn)行狀態(tài)。

 

成功率高達(dá)100%！

 

這個(gè)系統(tǒng)與之前的牙齒機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)證系統(tǒng)相比，對(duì)本地資源的需求最小。

 

也就是說(shuō)，或許以后拿起手機(jī)時(shí)不再懟臉，而是懟牙齒。

 

 

為什么用牙齒識(shí)別？

牙齒作為一種身份標(biāo)志，其實(shí)是我們最容易變化的面部特征。

不是說(shuō)抽煙喝酒多了牙齒變黃這類的變化。而是說(shuō)，相較于其他類型的面部整容或重建手術(shù)，對(duì)牙齒進(jìn)行的手術(shù)干預(yù)頻率會(huì)更高。

 

但研究人員則認(rèn)為，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，牙齒仍然是我們面部特征中最一致的識(shí)別特征。

 

說(shuō)到牙齒識(shí)別，大家可能會(huì)聯(lián)想到兇案的取證分析環(huán)境。的確，假如由于火災(zāi)或者其它極端形式，身體的其它部分都遭到破壞。這時(shí)只有牙齒是最后的「依靠」。

 

此外，牙齒還是人體死后最后降解的部分。所以，法醫(yī)牙科會(huì)建立起專門(mén)的數(shù)據(jù)集，使用定制的掃描設(shè)備，對(duì)死者牙齒進(jìn)行X射線掃描。

 

但DeepTeeth只需要一系列簡(jiǎn)單的「牙科自拍」就能建立基線ID。

 

研究人員指出，這個(gè)基于牙齒的ID框架可以抵御針對(duì)指紋和面部ID驗(yàn)證方法的欺騙攻擊。

 

 

數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練 

研究人員為DeepTeeth系統(tǒng)開(kāi)發(fā)了一個(gè)便于使用的安卓應(yīng)用。

 

用戶需要從不同角度和不同光線條件下給牙齒拍照。拍好的照片會(huì)在本地處理，以便日后的認(rèn)證推斷。

  

 

為了生成核心訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，研究人員收集了51名志愿者的牙齒圖像。其中，志愿者需要通過(guò)應(yīng)用程序上傳4張牙齒圖像，系統(tǒng)會(huì)識(shí)別并定位牙齒區(qū)域。

 

數(shù)據(jù)在Siamese網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行測(cè)試，同時(shí)還與谷歌2015年的FaceNet進(jìn)行對(duì)比。

模型的訓(xùn)練采用批大小為16的Adam優(yōu)化器，并使用Nvidia GTX 1050 GPU。并且只要25分鐘就能生成一個(gè)256維的特征向量。

 

 

DeepTeeth利用增強(qiáng)框架處理裁剪過(guò)的原始圖像。提取牙齒特征后，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的本地網(wǎng)絡(luò)在設(shè)備上進(jìn)行處理。

 

輸入模型的原始牙齒部分尺寸為1416x510像素。然而，這個(gè)尺寸對(duì)于基于服務(wù)器的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練來(lái)說(shuō)都很難處理，更何況是手機(jī)。

 

但幸好，模型會(huì)從這些原始圖像中提取較小灰度圖像，丟棄較大的數(shù)據(jù)。這些經(jīng)過(guò)處理的灰度圖像會(huì)用于之后的系統(tǒng)處理。

 

作者采用SoftMax作為訓(xùn)練分類網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)。對(duì)于目標(biāo)操作環(huán)境來(lái)說(shuō)，SoftMax夠輕量，相當(dāng)靈活。

 

 

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

研究人員使用五個(gè)單獨(dú)的性能參數(shù)來(lái)評(píng)估DeepTeeth。

 

發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)在尺寸為75×75像素的時(shí)候可以獲得最佳結(jié)果，成功率達(dá)到100%。

 

 

此時(shí)，錯(cuò)誤接受率和錯(cuò)誤拒絕率均為0，從而得到CRR=100%和EER=0.0%的結(jié)果，顯然優(yōu)于其他牙齒識(shí)別模型。

DeepTeeth的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

其實(shí)牙齒ID識(shí)別已經(jīng)不是新鮮事兒了。

 

在2020年的時(shí)候，湖南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)就已經(jīng)提出了牙齒身份驗(yàn)證系統(tǒng)「SmileAuth」。

 

論文地址: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3411806

和多數(shù)面容識(shí)別方法一樣，SmileAuth用不同的相機(jī)角度捕捉牙齒邊緣圖像，然后再利用人的牙齒邊緣進(jìn)行生物識(shí)別。

在這些圖像里提取出一系列牙齒邊緣的特征，包括牙齒大小、形狀、位置和表面磨損程度。

牙齒圖像處理過(guò)程

 

該系統(tǒng)同樣也是在安卓手機(jī)上使用，能夠?qū)Φ钟鶊D像、視頻、物理暴力攻擊。

 

哦對(duì)，連假牙都騙不了這個(gè)系統(tǒng)。

 

團(tuán)隊(duì)招募了300多個(gè)志愿者對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行綜合評(píng)估。

 

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SmileAuth在不同場(chǎng)景下可以達(dá)到99.74%的整體準(zhǔn)確率、98.69%的F-score、2.31%的FNR和0.25%的FPR，還能夠有效區(qū)分雙胞胎。

 

要是牙緣生物識(shí)別技術(shù)普及了，你會(huì)用嗎？

 

 

 

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2107.13217 

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3411806