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(lè )人臉識別
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簡(jiǎn)介：人臉識別技術(shù)日趨成熟，商業(yè)化應用愈加廣泛。然而，人臉卻極易通過(guò)照片、視頻，甚至仿真模具等方式進(jìn)行復制，通過(guò)提前準備這些“道具”，惡意者試圖在識別過(guò)程中進(jìn)行偽裝，以圖通過(guò)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(lái)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)化應用愈加廣泛。然而，人臉卻極易通過(guò)照片、視頻，甚至仿真模具等方式進(jìn)行復制，通過(guò)提前準備這些“道具”，惡意者試圖在識別過(guò)程中進(jìn)行偽裝，以圖通過(guò)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(lái)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證（Face Verification），而活體檢測屬于人臉?lè )纻渭夹g(shù)（Face Anti－Spoofing）。人臉驗證和人臉?lè )纻?，兩種技術(shù)各有側重。
人臉驗證：人臉驗證是判斷兩個(gè)人臉圖是否為同一個(gè)人的算法，即通過(guò)人臉比對獲得兩個(gè)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(lái)一個(gè)非常熱門(mén)的研究方向，也產(chǎn)生了一大批算法模型和損失函數。
人臉識別云對講
人臉?lè )纻危河脩?hù)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，算法應該予以拒絕。
1、照片攻擊與活體檢測
照片是最簡(jiǎn)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、轉頭等動(dòng)作。利用這個(gè)特點(diǎn)，活體檢測系統可以下達幾個(gè)動(dòng)作指令，通過(guò)對被檢測人員的動(dòng)作符合性判斷，就可以實(shí)現交互式的動(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。按照活體檢測系統的指令，執行眨眼、張嘴、轉頭等動(dòng)作。但是，這種偽造的效果與真實(shí)人臉實(shí)際的運動(dòng)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(dòng)作錄成視頻，對著(zhù)檢測系統播放。但是，播放器的屏幕通過(guò)攝像頭成像，其人臉的畫(huà)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(huà)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(wèn)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(lái)。高級一點(diǎn)的有硅膠、乳膠以及3D打印的的立體面具，這類(lèi)面具的表觀(guān)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(mén)禁系統的必備技術(shù)，準確率可達99％以上，廣受客戶(hù)好評。在身份認證和無(wú)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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