人臉識別云對講中活體檢測的作用
發(fā)布時(shí)間：2020-10-23 ｜ 作者：安居樂人臉識別
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簡介：人臉識別技術(shù)日趨成熟，商業(yè)化應(yīng)用愈加廣泛。然而，人臉卻極易通過照片、視頻，甚至仿真模具等方式進(jìn)行復(fù)制，通過提前準(zhǔn)備這些“道具”，惡意者試圖在識別過程中進(jìn)行偽裝，以圖通過驗(yàn)證，達(dá)到非法入侵的目的。為防止惡意者偽造或竊取他人的人臉特征用于身份認(rèn)證，人臉識別云對講需具備活體檢測功能，以判斷提交的人臉特征是否來自有生命的真實(shí)個(gè)體
人臉識別技術(shù)日趨成熟，商業(yè)化應(yīng)用愈加廣泛。然而，人臉卻極易通過照片、視頻，甚至仿真模具等方式進(jìn)行復(fù)制，通過提前準(zhǔn)備這些“道具”，惡意者試圖在識別過程中進(jìn)行偽裝，以圖通過驗(yàn)證，達(dá)到非法入侵的目的。為防止惡意者偽造或竊取他人的人臉特征用于身份認(rèn)證，人臉識別云對講需具備活體檢測功能，以判斷提交的人臉特征是否來自有生命的真實(shí)個(gè)體。
人臉活體檢測的基本原理
人臉識別云對講的基本功能是人臉驗(yàn)證（Face Verification），而活體檢測屬于人臉防偽技術(shù)（Face Anti－Spoofing）。人臉驗(yàn)證和人臉防偽，兩種技術(shù)各有側(cè)重。
人臉驗(yàn)證：人臉驗(yàn)證是判斷兩個(gè)人臉圖是否為同一個(gè)人的算法，即通過人臉比對獲得兩個(gè)人臉特征的相似度，然后與預(yù)設(shè)的閾值比較，相似度大于閾值，則為同一人，反之則不同。這是近年來一個(gè)非常熱門的研究方向，也產(chǎn)生了一大批算法模型和損失函數(shù)。
人臉識別云對講
人臉防偽：用戶刷臉的時(shí)候，算法要甄別這張臉是不是真人活體臉，而對于照片、視頻和假體面具等攻擊行為，算法應(yīng)該予以拒絕。
1、照片攻擊與活體檢測
照片是最簡單的攻擊方式，利用社交媒體，例如微信朋友圈或微博，可以輕而易舉地獲得相關(guān)人員的照片。但照片畢竟是靜態(tài)的，不能做出眨眼、張嘴、轉(zhuǎn)頭等動(dòng)作。利用這個(gè)特點(diǎn)，活體檢測系統(tǒng)可以下達(dá)幾個(gè)動(dòng)作指令，通過對被檢測人員的動(dòng)作符合性判斷，就可以實(shí)現(xiàn)交互式的動(dòng)作活體檢測。
為了對付動(dòng)作活體檢測，有攻擊者改進(jìn)照片偽裝，按真人尺寸打印另外一個(gè)人的照片，在照片的眼睛和嘴巴部位鏤空，貼在臉上，露出眼睛和嘴巴。按照活體檢測系統(tǒng)的指令，執(zhí)行眨眼、張嘴、轉(zhuǎn)頭等動(dòng)作。但是，這種偽造的效果與真實(shí)人臉實(shí)際的運(yùn)動(dòng)情況相去甚遠(yuǎn)，很容易被檢測算法識別。
2、視頻攻擊與活體檢測
視頻攻擊則是將另一人的動(dòng)作錄成視頻，對著檢測系統(tǒng)播放。但是，播放器的屏幕通過攝像頭成像，其人臉的畫面與真人也存在較大差別，最明顯的就是存在摩爾紋、反光、倒影、畫質(zhì)模糊、失真等特點(diǎn)，十分容易甄別。更何況，播放的視頻與動(dòng)作指令也存在不合拍的問題。
3、假體攻擊與活體檢測
假體攻擊就是做一個(gè)與真人相似的立體面具，這種方式解決了照片和視頻播放的平面性缺陷。假體有很多種，最普通的是塑料或者硬紙做成的面具，成本低廉，但材質(zhì)相似度極低，用普通紋理特征就可以識別出來。高級一點(diǎn)的有硅膠、乳膠以及3D打印的的立體面具，這類面具的表觀與皮膚接近，但材料的表面反射率和真實(shí)人臉還是存在差異，因此在成像上仍然有差別。
活體檢測是人臉門禁系統(tǒng)的必備技術(shù)，準(zhǔn)確率可達(dá)99％以上，廣受客戶好評。在身份認(rèn)證和無感通行日益普及的今天，活體檢測為大眾的工作和生活提供更多的安全保障?！?/span>
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