伪造人像多光谱检验方法示例及说明

模型辅助检验

模型辅助检验法，是基于机器学习或专家系统，对真实人像和伪造人像的多光谱特性波段开展综合分析，以辅助判断真实人像或伪造人像检验特征的方法的统称。采用模型（例如：深度神经网络）检验时，可在真实人像、伪造人像的多光谱特性波段分析基础上。输出真实人像或伪造人像的初步判别及置信度计算结果。

比对检验

采用比对检验方式时，采集多光谱人像样本，提取真实人像、伪造人像的多光谱人像特征向量，并进行比对检验，计算比对检验置信度。置信度范围在0%~100%之间。当置信度大于50%时，该检材人像与真实人像样本的距离小于与伪造人像样本的距离，认为该检材人像是真实人像的可能性更大；当置信度小于50%时，该检材人像与真实人像样本的距离大于与伪造人像样本的距离，认为该检材人像是伪造人像的可能性更大。检验结果表述为“经比对检验，检材多光谱检验置信度为C”。

以某快照式多光谱相机采集的多光谱人像特征向量为例，其人像检材、真实人像比对样本和伪造人像比对样本分别如图A.1所示。可使用欧式距离度量人像检材与真实人像样本、伪造人像样本的差异，分别是d（v，v，）=2.363 5.d（v.v（）=0.354 2。按照公式（1）计算，该人像检材的比对检验置信度为12%，检验结果表述为“经比对检验，检材多光谱检验置信度为12%”。

呈现攻击比对检验

以某人像检材为例，在按照7.2计算得到比对检验置信度的基础上，计算该检材与不同呈现攻击伪造人像样本的特征向量之间的距离（如图A.2所示）：

a）人像纸质照片d（v.vi）=1.229 3；b）人像电子照片d（v，v|）=2.597 8；

c）人像视频攻击d（v，vi）=-2.599 4；

d）仿真面具d（v，v）=0.690 9；

e）仿真头模d（v，v|）=1.9419

按照公式（2）计算，其分别对应的不同类型呈现攻击比对检验置信度分别是：

a）人像纸质照片攻击C=45%；

b）人像电子照片攻击C=14%；

c）人像视频攻击C=14%；

d）仿真人像面具C，=67%；

e）仿真人像头模C=25%。

检验结果表述为“经呈现攻击比对检验，检材的人像纸质照片的多光谱检验置信度为45%，人像电子照片攻击的多光谱检验置信度为14%，人像视频攻击的多光谱检验置信度为14%.仿真人像面具的多光谱检验置信度为67%.仿真人像头模的多光谱检验置信度为25%”。