在日常生活工作中，出現(xiàn)了人臉驗(yàn)證、人臉支付、人臉乘梯、人臉門(mén)禁等等常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景。這說(shuō)明人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在門(mén)禁安防、金融行業(yè)、教育醫(yī)療等領(lǐng)域被廣泛地應(yīng)用，人臉識(shí)別技術(shù)的高速發(fā)展與應(yīng)用同時(shí)也出現(xiàn)不少質(zhì)疑。其中之一就是人臉識(shí)別很容易被照片、視頻、人臉模型等方式輕易蒙混，并且網(wǎng)絡(luò)上也傳出不少破解方法。針對(duì)這些問(wèn)題，人臉識(shí)別技術(shù)其實(shí)也是進(jìn)行了升級(jí)迭代，當(dāng)前的人臉識(shí)別系統(tǒng)是需要具有人臉活體檢測(cè)功能的。那么人臉活體檢測(cè)功能到底是什么呢？

說(shuō)的直白一些，人臉活體檢測(cè)功能也就是人臉?lè)纻渭夹g(shù)，而不是人臉的驗(yàn)證技術(shù)。像人臉驗(yàn)證技術(shù)主要是系統(tǒng)會(huì)判斷兩個(gè)人臉是否為同一人的算法，當(dāng)系統(tǒng)通過(guò)人臉比對(duì)后獲取兩個(gè)人臉特征的相似度，然后與預(yù)設(shè)的閾值等進(jìn)行比較。一旦相似度是大于閾值，則會(huì)判定為同一個(gè)人，反之則不同。而人臉活體檢測(cè)功能，它的算法主要是判定是否為真人活體，因而那些企圖通過(guò)照片、視頻或者模型等方式蒙混過(guò)關(guān)是不能通過(guò)的。下面我們具體看一下該功能有什么具體的作用。

1、人臉活體檢測(cè)能解決利用照片的漏洞

一般情況下，利用照片是很常見(jiàn)鉆人臉識(shí)別漏洞的方式?，F(xiàn)在獲取一個(gè)人的照片只要在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)等就可以輕易做到。不過(guò)，照片這種媒介是靜態(tài)的，具有活體檢測(cè)功能則需要通過(guò)動(dòng)態(tài)來(lái)判斷，因此利用照片的方式是無(wú)法通過(guò)人臉驗(yàn)證的。畢竟活體檢測(cè)是在人臉驗(yàn)證時(shí)需要利用比如眨眨眼、張張嘴或者抬頭、轉(zhuǎn)頭等交互動(dòng)作來(lái)進(jìn)行活體檢測(cè)的。

2、人臉活體檢測(cè)能解決利用視頻的漏洞

說(shuō)起視頻的漏洞，一般是指預(yù)先把相關(guān)動(dòng)作錄制成視頻。然后把視頻對(duì)著人臉識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)播放。不過(guò)對(duì)于這種利用視頻對(duì)著攝像頭成像的方式，其實(shí)與人臉的真實(shí)度還是有很大的區(qū)別，因此經(jīng)常會(huì)存在有諸如反光、有倒影、影像模糊等問(wèn)題。相對(duì)而言，這是比較好識(shí)別的一種情況。更何況具有活體檢測(cè)功能，使得利用視頻的方式無(wú)法鉆漏洞。

3、人臉活體檢測(cè)能解決利用模型的漏洞

利用模型的漏洞指的是按照真實(shí)比例，制作出一個(gè)類似真人臉部的3D模型。這個(gè)方式雖然說(shuō)可以解決照片與視頻的一些問(wèn)題，而且真人臉部模型與人相當(dāng)接近。但是首先模型的材料的表面發(fā)射率與真實(shí)人臉依然是存在不小的差距，在算法上可以優(yōu)化解決。其次，模型并非活體，也無(wú)法通過(guò)活體檢測(cè)的步驟。

人臉活體檢測(cè)技術(shù)主要分為以下三大類：

1、圖片人臉活體檢測(cè)：通過(guò)靜態(tài)圖片進(jìn)行活體檢測(cè)，通?；趥鹘y(tǒng)圖像處理，主要的方式有基于紋理特征的方式、基于圖像質(zhì)量的方式、以及基于深度特征的方法。

2、配合式人臉活體檢測(cè)：需要人臉識(shí)別使用者的配合交互，通過(guò)判斷用戶是否按照要求在鏡頭前完成指定動(dòng)作來(lái)進(jìn)行活體檢測(cè)，主要包括隨機(jī)動(dòng)作指令人臉活體檢測(cè)和語(yǔ)音活體檢測(cè)。

隨機(jī)動(dòng)作指令人臉活體檢測(cè)需要用戶根據(jù)提示做出相應(yīng)的動(dòng)作，通過(guò)眨眼、點(diǎn)頭、搖頭、張嘴等面部動(dòng)作驗(yàn)證用戶是否為真實(shí)活體本人操作。隨機(jī)動(dòng)作式活體檢測(cè)依賴于動(dòng)作識(shí)別算法的性能和準(zhǔn)確率，通常方法是通過(guò)對(duì)一個(gè)連續(xù)多幀人臉活體圖像數(shù)據(jù)中包含的活體動(dòng)作特征執(zhí)行區(qū)域信息進(jìn)行動(dòng)作特征識(shí)別抽取，例如二值化處理，然后通過(guò)分析多幀圖像之間特征變化是否大于指定動(dòng)作對(duì)應(yīng)閾值來(lái)判斷用戶是否完成了該動(dòng)作。

語(yǔ)音活體檢測(cè)則是需要用戶配合提示讀出相應(yīng)文字驗(yàn)證碼，然后分別對(duì)視頻和音頻進(jìn)行檢測(cè)。這種技術(shù)主要通過(guò)人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位技術(shù)和人臉追蹤等技術(shù)，通過(guò)用戶配合完成的動(dòng)作聲音是否與系統(tǒng)要求相符合來(lái)驗(yàn)證用戶是否為真實(shí)的活體本人。也可以通過(guò)抽取嘴部區(qū)域的光流特征變化，然后使用SVM等分類器識(shí)別用戶是否完成了文字的朗讀。

靜默人臉活體檢測(cè)：無(wú)需用戶動(dòng)作或語(yǔ)音配合，可以在不超過(guò)1秒的時(shí)間內(nèi)實(shí)時(shí)完成檢測(cè)。靜默活體檢測(cè)的主要原理是結(jié)合了圖片活體檢測(cè)，除了抽取圖片的紋理顏色特征，利用圖片的質(zhì)量進(jìn)行判斷外，還利用了基于生命信息的方法與和時(shí)間相關(guān)的深度特征。

由于真實(shí)人臉并非絕對(duì)靜止，存在很多不自覺(jué)的輕微動(dòng)作，活體人臉會(huì)有心跳導(dǎo)致血管抖，眨眼，微表情引起臉部肌肉跳動(dòng)等生命特征，可以利用人臉識(shí)別過(guò)程中的多幀畫(huà)面提取運(yùn)動(dòng)特征，心跳特征，連續(xù)性特征等用于人臉活體檢測(cè)。通過(guò)遠(yuǎn)程光體積變化描記圖法等方法可以檢測(cè)到來(lái)自攝像頭的人體器官變化信息，通過(guò)計(jì)算人體心率以及人臉血流導(dǎo)致的顏色變化等有效信息來(lái)區(qū)分真假人臉?；谏畔⒌姆椒▽?duì)利用3D模型的虛假人臉攻擊有明顯的防御效果。

當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)方面的應(yīng)用，比如人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)，活體檢測(cè)的功能都是最基礎(chǔ)的。在當(dāng)下無(wú)接觸、無(wú)感通行日漸流行的社會(huì)中，活體檢測(cè)的這種人臉?lè)纻渭夹g(shù)是給人們的安全與便捷性等方面提供了更多的保障。

申明：文章為本人原創(chuàng)，禁止轉(zhuǎn)載，如有疑問(wèn)請(qǐng)致郵：283870550@qq.com文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-722051.html

到了這里，關(guān)于淺析人臉活體檢測(cè)技術(shù)的功能及幾種分類的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！