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          人臉識別云對講中活體檢測的作用

          發布時間:2020-10-23   |  作者:安居樂人臉識別   |  來源:石家莊安居樂科技                     瀏覽:

          簡介:人臉識別技術日趨成熟,商業化應用愈加廣泛。然而,人臉卻極易通過照片、視頻,甚至仿真模具等方式進行復制,通過提前準備這些“道具”,惡意者試圖在識別過程中進行偽裝,以圖通過驗證,達到非法入侵的目的。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個體

                 人臉識別技術日趨成熟,商業化應用愈加廣泛。然而,人臉卻極易通過照片、視頻,甚至仿真模具等方式進行復制,通過提前準備這些“道具”,惡意者試圖在識別過程中進行偽裝,以圖通過驗證,達到非法入侵的目的。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個體。
                 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證(Face Verification),而活體檢測屬于人臉防偽技術(Face Anti-Spoofing)。人臉驗證和人臉防偽,兩種技術各有側重。
          人臉驗證:人臉驗證是判斷兩個人臉圖是否為同一個人的算法,即通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度,然后與預設的閾值比較,相似度大于閾值,則為同一人,反之則不同。這是近年來一個非常熱門的研究方向,也產生了一大批算法模型和損失函數。
          人臉識別云對講
          人臉識別云對講
                 人臉防偽:用戶刷臉的時候,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人員的照片。但照片畢竟是靜態的,不能做出眨眼、張嘴、轉頭等動作。利用這個特點,活體檢測系統可以下達幾個動作指令,通過對被檢測人員的動作符合性判斷,就可以實現交互式的動作活體檢測。
                 為了對付動作活體檢測,有攻擊者改進照片偽裝,按真人尺寸打印另外一個人的照片,在照片的眼睛和嘴巴部位鏤空,貼在臉上,露出眼睛和嘴巴。按照活體檢測系統的指令,執行眨眼、張嘴、轉頭等動作。但是,這種偽造的效果與真實人臉實際的運動情況相去甚遠,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作錄成視頻,對著檢測系統播放。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、畫質模糊、失真等特點,十分容易甄別。更何況,播放的視頻與動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,但材質相似度極低,用普通紋理特征就可以識別出來。高級一點的有硅膠、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的必備技術,準確率可達99%以上,廣受客戶好評。在身份認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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