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小米刚出的刷脸手机Note 3,刷的是便捷还是危险?

实际上,目前市面大部分人脸识别的流程都是:检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比(和之前上传的自拍照或证件照)→ 分析对比结果 → 返回结果(通过或不通过)。 在今年的 315 晚会上,央视曾经曝光了人脸识别的安全隐患,并现场展示了采用视频模拟的破解方法。 当然,视频模拟其实只是众多破解活体检测的方法之一。 破解人脸识别的 4 种方法 1.注入应用绕过活体检测 首先,在程序中布置一个断点,通过不断演示人脸识别流程来触发该断点,然后分析并修改程序储存的值,来达到最终的绕过活体检测的效果。 2.视频攻击绕过活体检测 这个方法很简单,安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件,然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片,输入到软件中,就可以令其开口说话,所谓的活体检测也就不攻自破。 三维建模绕过云端检测 首先在网上下载的两个用来制作3D建模的软件,参照照片中的脸部特征,出了对应的 3D 建模图像,人脸检测软件对比结果显示,这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17

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CVPR 2022 | 快手、北邮提出基于特征组合的域泛化性活体检测算法,多项SOTA

然后,为了获得具有泛化性的特征表示,该研究对重组后的特征实施对比学习,用以强调与活体信息相关的风格部分,同时抑制与域信息相关的风格部分。 在这一过程中,反向传播会通过打乱组合特征,但不通过自组合特征,因此活体相关的风格信息被进一步加强。 这里的对比损失 可以公式化表示如下: 其中, 衡量了 之间活体标签的关系,该过程可以公式化如下: 图三:重组特征空间的对比学习 三:活体检测大规模测试协议 目前学术界和工业界存在着一些差异, 这种现象表明,本文对重组特征空间的对比学习策略能够有效地强化活体相关的风格特征,同时抑制其他不相干的部分,如域相关的风格特征。 快手 MMU 介绍 快手 MMU(Multimedia understanding) 部门负责快手全站海量音视频、直播的内容理解,在多个技术领域广泛布局,比如视觉方向,在视频、直播、图像的分析和理解、视觉检索

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    优Tech分享|人脸安全前沿技术研究与应用

    具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略;在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法;在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法,多个维度有效筑牢人脸安全的防线 02/人脸活体检测 建模活体检测本质特征 为了建模活体任务当中和活体相关的本质特征,我们将人脸图像特征解耦为两部分:活体相关特征和活体无关特征[1]。 03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像,我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入,促进模型对伪造痕迹的捕捉,有效鉴别真假。 3)对比学习框架设计[8]:首次将对比学习思想引入人脸内容取证,基于对数据进行多种变换来构建数据对,然后构建正负样本困难样本队列促进样本间对比学习;在样本内进一步划分真实局部区域和伪造局部区域,构建样本内对比学习 ·人脸视频内容取证 对于伪造视频,我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法,充分捕捉时序运动中的伪造痕迹,在视频维度有效鉴别真伪。

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    腾讯云人脸识别接口常见问题解析——静态活体检测相关

    前言 关于活体检测,我们知道活体检测技术包括静态活体检测与动态活体检测。 与动态活体检测不同,静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍,用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。 如果遇到上传图片有人脸但是返回非活体的话,我们可以思考以下问题: a) 图片的宽高比是接近于3:4么? b) 图片是否是被编辑过,例如编辑过亮度对比度等,或者添加了水印什么的。 ,翻拍样本会经过一个或多个播放设备进行翻拍,(不同手机的摄像头)和不同播放设备(不同手机/电脑/平板等)会呈现出不同特征的边框、反光、摩尔纹;而静态卡片(身份证、打印照片)在翻拍时也会呈现色彩分辨率/对比度与正常样本有明显差异 样本方面,除了腾讯自有的海量真人样本数据外,引擎实验室还从线上业务中采集了全量的攻击视频,并基于不同角度/位置,结合不同播放设备进行大批量的模拟,提供给引擎最大量的训练样本。 正是有上述技术原理,用户无需做任何动作,机器也能从视频中的图像特征来有效区分样本是否为攻击视频,从而保证了平台的安全稳定性。 所以现在应该明白了为什么宽高的尺寸比不能是任意的了。

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    盘点各大厂商的活体检测服务,哪款更适合应用开发者?

    目前活体检测服务可支持的调用方式有,离线SDK集成、在线API调用、软件服务接入等方式。我们通过各官网提供的调用方式来进行测试和对比。 image.png 百度目前支持的动作有低头、抬头、眨眼,另外有炫瞳、读数等多达10 种离在线活体检测方式,有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。 ,笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。 配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击,比如常见的打印照片、翻拍视频等。 image.png 关于本节配合式活体检测的方法,笔者采用3种方法进行测试。 1. HMS Core ML Kit测试效果也较好,顺利抵御所有攻击检测,在纸张、视频之类攻击场景下,界面会显示非活体

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    报告!我可能被偷袭了......

    一直以来,企业线下业务办理成本趋高、线上身份难以确认、身份冒用、黑产攻击现象频出可以说是企业数字化转型之路的难题。 在金融、保险、电商、直播、社交、在线教育等行业的实名注册、密码修改、交易提现场景,腾讯云慧眼人脸核身基于证件OCR识别、活体检测、人脸对比等能力,数字赋能企业满足行业内大量对用户身份信息核实的需求。 依托腾讯优图实验室、图灵盾安全项目团队强大的算法能力和安全风控技术,可拦截照片、视频、3D模型、炫彩、摄像头劫持、恶意注入等攻击类型,为客户业务提供可靠的安全保障。 ? 增强能力2:光线活体 增强版的活体检测方式由动作活体升级为光线活体,在用户保持静默的状态下,通过手机屏幕发光,向用户脸部主动投射随机可见光序列,最终通过录得的人脸光线视频,完成活体判断。 对于金融、保险、电商、直播、社交等行业的实名注册、密码修改、交易提现等场景,结合腾讯多年安全积累和大数据风控技术,提供多种安全、可靠的活体检测方式,可实时检测当前设备的风险等级,有效拦截诸如照片、视频

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    通过USB接入双目UVC协议人脸比对相机,外接AI相机实现1:1比对开发

    标准UVC设备,兼容性强,自带人脸识别算法,支持活体识别,支持1:1比对,不借助外部设备即可进行人脸识别,输出人脸属性值。支持活体识别,有效防止照片、视频和面具等假体攻击。 双目USB1.jpg 可用于智能零售,人证对比,顾客分析,人脸跟踪抓拍,等应用领域开发,二次开发资料完善,帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能,开发周期短,成本低。 双目USB2.jpg 工作流程: 1、后端管理系统对接相机的SDK,通过身份证读卡器读取证内人脸图片,然后推送到相机内,相机完成与现场人员进行人证照片比对,并输出比对结果与活体检测结果。 2、后端管理系统对接相机的SDK,通过调取已有的人脸库图片,推送到相机内,相机完成人脸图片与现场人员照片的比对,并输出比对结果与活体检测结果。 应用场景: 1、人证核验(窗口、酒店、通道口、自助终端) 2、白名单核验(VIP管理、通道口管理) 视频内容 300x300副本.jpg

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    懂点人脸识别知识

    另外一种方式是通过视频录像提取用户照片,可通过技术手段提取视频中的人脸照片,然后进行采集和存储。 预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。 早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象(如无背景的图象),往往假设人脸位置一直或者容易获得,因此人脸检测问题并未受到重视。 这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁,终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。 ? 当然活体鉴别还有其它的方式如立体性活体检测、亚表面检测、红外FMP检测等,很多时候都是会综合使用多种活体检测技术来进行检测,最大化的减少活体入侵机率。 目前可以通过三种方式进行流量统计:红外线客流统计、视频客流统计和WIFI客流统计,视频客流统计的优势是精度教高,并可进行人脸识别与CRM打通。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    1) 活体检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作,一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等,防止照片攻击。判断用户是否真实在操作,指定用户上下移动手机,防止视频攻击和非正常动作的攻击。 3) 连续检测:通过连续的检测,验证人脸运动轨迹是否正常,防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片,也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。 因为不管是直接对照片检测,还是对活体进行检测,最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 2) 录制各种动作视频,按照一定的标准拼接起来,绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。

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    人脸识别该如何测试

    1) 活体检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作,一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等,防止照片攻击。 判断用户是否真实在操作,指定用户上下移动手机,防止视频攻击和非正常动作的攻击。 3) 连续检测:通过连续的检测,验证人脸运动轨迹是否正常,防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片,也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。 因为不管是直接对照片检测,还是对活体进行检测,最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 2) 录制各种动作视频,按照一定的标准拼接起来,绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    1) 活体检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作,一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等,防止照片攻击。判断用户是否真实在操作,指定用户上下移动手机,防止视频攻击和非正常动作的攻击。 3) 连续检测:通过连续的检测,验证人脸运动轨迹是否正常,防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片,也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。 ? 因为不管是直接对照片检测,还是对活体进行检测,最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 2) 录制各种动作视频,按照一定的标准拼接起来,绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。

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    【微信身份证后的刷脸时代】活体识别告诉你为什么照片无法破解人脸系统

    我们在现场看到,刷脸进站过程还算流畅,不过需要工作人员一直在旁边提醒,“大家请抬头看镜头。” 比如,我们在文章开始提到的,高铁车站工作人员一直在提醒乘客抬头看着摄像头,也是出于这个目的。此外,较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 腾讯优图光线活体技术是指在人脸身份验证场景中,为“刷脸”提供安全保障的一项活体检测技术。 目前,极光守卫作为安全级别最高的技术之一,通过屏幕来发射不同颜色和强度的光线,投射到面部并由摄像头接收,最后再用一系列算法处理和卷积神经网络,从包含变化光线信号的视频中,分析并推导活体判断所需的人脸3D 然后再让这个光线去变化,光线的颜色和强弱发生变化,这个时候我们就有拥有了一个视频视频中它的信息是包含了人脸反射的那些变化信息。然后这个信息其实它是可以解码出来的,重建出来那个三维的形状。

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    人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    、“眨眼”等动作作为活体的特征。 比如,高铁车站工作人员一直在提醒乘客抬头看着摄像头,也是出于这个目的。此外,较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 腾讯优图光线活体技术是指在人脸身份验证场景中,为“刷脸”提供安全保障的一项活体检测技术。 目前,极光守卫作为安全级别最高的技术之一,通过屏幕来发射不同颜色和强度的光线,投射到面部并由摄像头接收,最后再用一系列算法处理和卷积神经网络,从包含变化光线信号的视频中,分析并推导活体判断所需的人脸3D 然后再让这个光线去变化,光线的颜色和强弱发生变化,这个时候我们就有拥有了一个视频视频中它的信息是包含了人脸反射的那些变化信息。然后这个信息其实它是可以解码出来的,重建出来那个三维的形状。

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    9ms 静默活体检测,小视开源工业级品质算法

    目前主流的活体解决方案分为配合式和非配合式活体,配合式活体需要用户根据提示做出相应的动作从而完成判别,而非配合式活体在用户无感的情况下直接进行活体检测,具有更好的用户体验。 为了降低这些不确定因素带来的影响,小视科技团队对活体的输入进行了一系列限制:活体的输入限制在特定的分辨率区间;输入图片均为实时流中截取的视频帧。 表 1 模型性能对比表 ? 图 3 剪枝模型通道示意图 注意力机制 考虑到用于真假脸判别的有效信息不一定完全分布在脸部区域,也有可能在取景画面的任何地方(如边框,摩尔纹等)。 图 5 Patch 示例图 傅里叶频谱图 将假脸照片与真脸照片转化生成频域图,对比发现假脸的高频信息分布比较单一,仅沿着水平和垂直方向延伸,而真脸的高频信息从图像的中心向外呈发散状,如图 6 所示。 实验结果 测试集建立 小视科技团队基于实际的生产场景建立了 100W 量级的测试集,从移动设备的视频流中实时获取图像。真脸数据包含了强光、暗光、背光、弱光以及阴阳脸等各种复杂场景。

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    CV学习笔记(二十九):交互式人脸活体检测

    人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体,通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。 以现在主流的交互式活体检测为例,系统会引导用户往指定方向去看,然后去估计用户的头部姿势,通过比较用户的动作姿势和指示方向是否一致来判断活体,从而抵抗照片和视频重放的攻击。 这种方式的优点比较明显,由于大部分应用情况下相机传感器的有限性,在广泛且只有单目前置摄像机的情况下,非交互型的人脸活体检测实现相对比较复杂。需要的数据成本也相对较高,并且实际效果也不算太好。 算法整体流程如下: 一:摄像头的视频获取 在获取视频的时候首先要设置一个区域,人脸落在这个区域里面才会检测,落在这个区域外面,就提示请靠近摄像头中心。 通过对视频序列中毎一帧图像计算EAR值,同时统计EAR值低于0.25的帧数就可以判断出眨眼次数。当眨眼次数大于2时,即判断该视频通过眨眼检测。

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    人脸支付技术原理和基本概念介绍

    双目摄像头在满足基本人像信息采集的同时,还能提供快速(<1s)、高精度的活体检测能力,判断采集的物体是否是真人活体。 为什么人脸支付首次需要输入手机号 ? 1:1的模式是指用现场采集的某客户的图像与之前系统中留存的该客户图像直接进行对比,这样就需要用一个索引在后台留存的数据中先找到该客户的图像,比如手机号或者PIN等。 人脸支付的欺诈手段和防范措施 欺诈手段-照片、视频、3D面具 这方面技术从低到高,有照片、视频、3D面具。照片和视频都可以通过合法途径获取,比如可通过网上个人主页、微信朋友圈、街边偷拍等途径获得。 防范措施-活体检测 通常的防范措施就是采用活体检测技术,大家在日常生活中已经有所体验。简单来讲,跟进行活体检测的摄像头有关。 如果是双目摄像头,一般是利用双目摄像头得到的深度数据进行3D模型分析, 最终判断出这个人脸是来自活体还是非活体

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