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应用人脸活体检测技术,避免人脸识别系统被破解

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AI人工智能
发布2023-02-10 23:50:59
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发布2023-02-10 23:50:59
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在生物识别系统中,为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证,生物识别系统需具有活体检测功能,即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征,例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息,人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息,活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。

为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证,生物识别系统需具有人脸活体检测功能,即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

一般人脸识别技术通行的人脸活体检测技术一般采用交互式随机动作配合的方式,如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等,指令配合错误则认为是伪造欺骗。

那么什么是交互式随机动作人脸活体检测呢?通俗地讲,就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”,不是照片、视频或其他什么,证明你是个人,你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施,下面就简单介绍一下。

交互式随机动作人脸活体检测主要内容包括:人脸检测、3D检测、活体算法检测、连续性检测等。下面就分别讲解一下。

1.人脸检测:定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。

2.3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。

3.活体算法检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作(摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机),防止视频攻击、非正常动作的攻击。

4.连续性检测:和交互式随机动作人脸活体检测同时使用能够更好的防止中途切换人。验证人脸运动轨迹是否正常,如果中途换人会出现异常运动;从安全性角度能够防止跳过人脸活体检测直接替换采集的照片。

基于交互式随机动作的人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:

1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,交互式随机动作人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;

2. 嘴部张合判别:与眨眼判别类似,要求用户张开、闭合嘴巴一到两次,交互式随机动作人脸活体检测系统据此区分照片与真实人脸。

3. 还有更多比如摇头、点头、抬头等动作指令,以此来辨别照片和真实人脸。

随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、张嘴、摇头等动作指令,交互式随机动作活体检测方法,已经取得了一定的进步。

申明:文章为本人原创,禁止转载,如有疑问请与我联系283870550@qq.com

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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