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。
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