DynamicLip：基于唇部运动器 dynamics 的无形状连续身份验证
计算机视觉与模式识别
2025-11-10 v1 密码学与安全
摘要
生物识别身份验证因其安全性和便利性而日益流行；然而，传统生物识别方法在诸如新型移动设备、虚拟现实和智能车辆等场景中正变得不够理想。例如，虽然面部身份验证广泛使用，但存在显著的隐私问题。收集完整面部数据会限制其在隐私敏感型应用中的可行性。相比之下，唇部身份验证日益成为一种有前景的生物识别方法。然而，现有的唇部身份验证方法高度依赖闭口时唇部的静态形状，这种方法鲁棒性较差，因唇部动态运动，且在用户说话时几乎无法工作。本文我们重新审视了唇部生物识别的本质，从唇部运动器中提取无形状特征。基于此，我们提出了一种通过唇部运动器 dynamics 实现无形状连续身份验证的系统。该系统实现了稳健、无形状且连续的身份验证，特别适用于需要高安全性和高隐私性的场景。我们在不同的环境和攻击场景下进行了全面实验，并收集了50名受试者的数据。结果表明，本系统实现了99.06%的总体准确率，并在高级模仿攻击和AI深度伪造攻击下表现出鲁棒性，为各种应用中的连续生物识别身份验证提供了可行方案。
引用
@article{arxiv.2501.01032,
title = {DynamicLip: Shape-Independent Continuous Authentication via Lip Articulator Dynamics},
author = {Huashan Chen and Yifan Xu and Yue Feng and Ming Jian and Feng Liu and Pengfei Hu and Kebin Peng and Sen He and Zi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01032},
year = {2025}
}