·16· 智能系统学报 第2卷 此外Kojima等4)提出了一种新的方法，选择 们广泛接受.犯罪分子随之将黑手伸向了这一领域 一组运动词语或短句来报告场景中检测目标的行 伪装吞卡、仿制假卡、窥探密码、封堵出钞口等作案 为，用于产生实时视频图像中人的行为的自然语言 手段层出不穷，令银行防不胜防.据Gartner研究公 描述：首先，从每帧图像中提取出代表整个人体的头 司所做的最新报告，在2005年12月，美国网络用户 部区域，并利用基于模型的方法，估计其三维姿势和 共损失27.5亿美元，这些钱都与自动提款机和银行 位置，然后，这些参数轨迹被分解为单一运动的基 借记卡有关.防范来自ATM的犯罪不仅关系到银 元，评估每个基元的诸如姿势和位置的变化度、与环 行的利益和信誉，也直接关乎人民群众的生活和社 境中其他一些目标的相对距离等概念特征，并且选 会的安定.基于计算机视觉的欺骗检测技术可以给 择最合适的词语和其他语义元素；最后，利用机器翻 自动柜员机增加一道安全保护层，在预防和检测相 译技术，产生检测对象行为描述的自然语言文本， 关犯罪活动方面提供有力的工具 3欺骗识别的应用 在2006中国国际金融（银行）技术暨设备展览 会上，已经有自动柜员机生产公司提出要在柜员机 3.1辅助审讯 上配置监控摄像头，提高自动柜员机的安全性.如果 在刑事调查中刑侦人员经常要面对一些老奸巨 将基于计算机视觉的欺骗检测技术应用到自动柜员 滑的犯罪嫌疑人，传统的利用生理数据进行辅助测 机上，可以分析出当前操作者是否具有明显异常的 谎的设备会令嫌疑人事先警觉并有心理防备，使得 欺骗行为，进而采取措施给出警告或加以阻止 测试结果大打折扣.利用视觉技术的异常行为欺骗 3.4辅助情感合成研究 检测可以在嫌疑人不知情的情况下进行，进而分析 目前人工合成情感的研究主要集中在语音合 出那些具有潜在可疑性的对象供进一步调查，给审 成、面部表情合成方面，是通过音调、音色、说话的频 讯带来便利。 率及节奏等合成具有情感表现力的语音：面部表情 此外，每天都会有数以万计的游客从机场或是 的合成则是通过人脸肌肉模型，利用嘴唇、眼晴、眉 海关出入境，在当今国际恐怖犯罪不断加剧的形势 毛的变化来表现.如何利用人的肢体动作来合成并 下，如何在出入境处阻止这些危害极大的危险分子 表现情感，目前所涉及的文献甚少.在基于视觉技术 已成为安全专家们的一个重要任务.通常他们不得 的欺骗检测的研究过程中，可以挖掘人的肢体动作 不从监控录像或是其他途径选择可疑的人进行检 和情感表达之间的关系，进而应用到情感合成中来 查，在每次的检查过程中专家们必须判断被测对象 3.5人的异常行为的辅助检测 是否在诚实地回答问题，这会是一项非常艰难的工 作.而基于视觉技术的欺骗检测可以从海量的视频 当前的视觉技术领域，异常检测已经成为热门 数据中，提取出具有一定欺骗可能性的潜在嫌疑人 研究课题之一，而人的异常行为检测也成为其中重 的录像片断，这将会给专家们提供非常有益的帮助. 要的组成部分.Boiman4s]在他的论文中提出的方 3.2机要部门人员的筛选 法，能够在没有训练集的前提下有效的从视频数据 冷战以来间谍人员的渗透与反渗透已经成为 中分析出人的一些异常行为.这些研究通常是将人 国家安全和机要部门一个非常重要的课题，对于新 体看作一个整体来进行异常检测，而基于局部异常 工作人员招募时的测试和内部工作人员的定期检查 行为的欺骗检测的研究，对于其中的肢体行为的细 也逐渐制度化，测谎也成为必不可少的一环.以美国 节与异常状态之间联系的分析，无疑是对异常行为 为例，其国家安全局、中央情报局(CIA)、联邦调查 检测的一个有益补充 局(FB)在招募新雇员时都要进行测谎检查.但利 4 研究难点及发展方向 用传统的生理仪器进行这一工作时，往往会在不同 的测试中得出完全相悖的结果.其原因是身体上配 前面介绍了近年来基于视觉技术的欺骗检测的 戴过多的传感器会对被测者造成额外的心理压力， 研究概况和主要的技术路线，从这些内容可以看出， 影响结果的准确性.而基于视觉技术的欺骗检测可 该研究目前还处于起步阶段，尚有许多难点和问题 以达到遥测的目的，在一定程度上缓解被试者的压 需要研究者们共同探索 力，有助于取得更准确的结果 4.1获取具备真实性的数据 3.3自动柜员机的安全监控 基于局部异常行为的欺骗检测最大的困难在于 随着银行卡应用的逐步普及，自助设备也被人 训练数据集的获取.完好的数据集应是被试者真实 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.htp://www.cnki.net此外 Kojima 等[47 ] 提出了一种新的方法 ,选择 一组运动词语或短句来报告场景中检测目标的行 为 ,用于产生实时视频图像中人的行为的自然语言 描述 :首先 ,从每帧图像中提取出代表整个人体的头 部区域 ,并利用基于模型的方法 ,估计其三维姿势和 位置 ;然后 ,这些参数轨迹被分解为单一运动的基 元 ,评估每个基元的诸如姿势和位置的变化度、与环 境中其他一些目标的相对距离等概念特征 ,并且选 择最合适的词语和其他语义元素 ;最后 ,利用机器翻 译技术 ,产生检测对象行为描述的自然语言文本. 3 欺骗识别的应用 3. 1 辅助审讯 在刑事调查中刑侦人员经常要面对一些老奸巨 滑的犯罪嫌疑人 ,传统的利用生理数据进行辅助测 谎的设备会令嫌疑人事先警觉并有心理防备 ,使得 测试结果大打折扣. 利用视觉技术的异常行为欺骗 检测可以在嫌疑人不知情的情况下进行 ,进而分析 出那些具有潜在可疑性的对象供进一步调查 ,给审 讯带来便利. 此外 ,每天都会有数以万计的游客从机场或是 海关出入境 ,在当今国际恐怖犯罪不断加剧的形势 下 ,如何在出入境处阻止这些危害极大的危险分子 已成为安全专家们的一个重要任务. 通常他们不得 不从监控录像或是其他途径选择可疑的人进行检 查 ,在每次的检查过程中专家们必须判断被测对象 是否在诚实地回答问题 ,这会是一项非常艰难的工 作. 而基于视觉技术的欺骗检测可以从海量的视频 数据中 ,提取出具有一定欺骗可能性的潜在嫌疑人 的录像片断 ,这将会给专家们提供非常有益的帮助. 3. 2 机要部门人员的筛选 冷战以来 ,间谍人员的渗透与反渗透已经成为 国家安全和机要部门一个非常重要的课题 ,对于新 工作人员招募时的测试和内部工作人员的定期检查 也逐渐制度化 ,测谎也成为必不可少的一环. 以美国 为例 ,其国家安全局、中央情报局 (CIA) 、联邦调查 局(FBI) 在招募新雇员时都要进行测谎检查. 但利 用传统的生理仪器进行这一工作时 ,往往会在不同 的测试中得出完全相悖的结果. 其原因是身体上配 戴过多的传感器会对被测者造成额外的心理压力 , 影响结果的准确性. 而基于视觉技术的欺骗检测可 以达到遥测的目的 ,在一定程度上缓解被试者的压 力 ,有助于取得更准确的结果. 3. 3 自动柜员机的安全监控 随着银行卡应用的逐步普及 ,自助设备也被人 们广泛接受. 犯罪分子随之将黑手伸向了这一领域 , 伪装吞卡、仿制假卡、窥探密码、封堵出钞口等作案 手段层出不穷 ,令银行防不胜防. 据 Gartner 研究公 司所做的最新报告 ,在 2005 年 12 月 ,美国网络用户 共损失 2715 亿美元 ,这些钱都与自动提款机和银行 借记卡有关. 防范来自 A TM 的犯罪不仅关系到银 行的利益和信誉 ,也直接关乎人民群众的生活和社 会的安定. 基于计算机视觉的欺骗检测技术可以给 自动柜员机增加一道安全保护层 ,在预防和检测相 关犯罪活动方面提供有力的工具. 在 2006 中国国际金融 (银行) 技术暨设备展览 会上 ,已经有自动柜员机生产公司提出要在柜员机 上配置监控摄像头 ,提高自动柜员机的安全性. 如果 将基于计算机视觉的欺骗检测技术应用到自动柜员 机上 ,可以分析出当前操作者是否具有明显异常的 欺骗行为 ,进而采取措施给出警告或加以阻止. 3. 4 辅助情感合成研究 目前人工合成情感的研究主要集中在语音合 成、面部表情合成方面 ,是通过音调、音色、说话的频 率及节奏等合成具有情感表现力的语音 ;面部表情 的合成则是通过人脸肌肉模型 ,利用嘴唇、眼睛、眉 毛的变化来表现. 如何利用人的肢体动作来合成并 表现情感 ,目前所涉及的文献甚少. 在基于视觉技术 的欺骗检测的研究过程中 ,可以挖掘人的肢体动作 和情感表达之间的关系 ,进而应用到情感合成中来. 3. 5 人的异常行为的辅助检测 当前的视觉技术领域 ,异常检测已经成为热门 研究课题之一 ,而人的异常行为检测也成为其中重 要的组成部分. Boiman [48 ] 在他的论文中提出的方 法 ,能够在没有训练集的前提下有效的从视频数据 中分析出人的一些异常行为. 这些研究通常是将人 体看作一个整体来进行异常检测 ,而基于局部异常 行为的欺骗检测的研究 ,对于其中的肢体行为的细 节与异常状态之间联系的分析 ,无疑是对异常行为 检测的一个有益补充. 4 研究难点及发展方向 前面介绍了近年来基于视觉技术的欺骗检测的 研究概况和主要的技术路线 ,从这些内容可以看出 , 该研究目前还处于起步阶段 ,尚有许多难点和问题 需要研究者们共同探索. 4. 1 获取具备真实性的数据 基于局部异常行为的欺骗检测最大的困难在于 训练数据集的获取. 完好的数据集应是被试者真实 ·16 · 智 能 系 统 学 报 第 2 卷 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net