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Anti-Spoofing之人脸活体检测

人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子，结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是，本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。人脸活体检测模块处于人脸检测阶段或之后，是目前人脸识别系统部署时不可或缺的一部分。接下来，小编将从人脸欺诈攻击和相关反欺诈技术两个方面来揭开活体检测的神秘面纱。大数据时代的盛行，使得人脸相关的数据集均来源于网络，同时真实人脸和打印人脸或其他欺诈性人脸，并没有提前做区分，那么，逐渐用于支付、监控和安全等领域的人脸识别技术，着实需要活体检测的帮助。通常所说的活体检测是当系统从合法用户那里取得生物特征信息时，判断该生物特征信息是否来源于具有生物活体的合法用户身上。一些活体检测方法是运用一些额外的传感器[6][7]，剩下的方法可以简单分为两类：静态检测和动态检测。静态方法，即不考虑图像之间的时序关联关系。

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从零玩转RGB人脸活体检测

从零玩转RGB人脸活体检测前言因工作需要手机端运用人脸识别打卡，本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技，本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术，免费的功能很多可以自行搭配，希望在你看完本章课程有所收获 [人脸追踪示例] ArcFace 离线SDK，包含人脸检测、性别检测、年龄检测、人脸识别、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力，初次使用时需联网激活，激活后即可在本地无网络环境下工作，可根据具体的业务需求结合人脸识别人脸检测对传入的图像数据进行人脸检测，返回人脸的边框以及朝向信息，可用于后续的人脸识别、特征提取、活体检测等操作; 支持IMAGE模式和VIDEO模式人脸检测。 [3D角度] 5.活体检测离线活体检测，静默式识别，在人脸识别过程中判断操作用户是否为真人，有效防御照片、视频、纸张等不同类型的作弊攻击，提高业务安全性，让人脸识别更安全、更快捷，体验更佳。支持单目RGB活体检测、双目（IR/RGB）活体检测，可满足各类人脸识别终端产品活体检测应用。

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基于rPPG的人脸活体检测综述

一般通过rPPG 我们可以得到类似 BVP 的信号，通过此信号可以预测心率，呼吸率等各种vital sign，在 healthcare 领域应用广泛。为什么 rPPG 能用在人脸活体检测？ rPPG用于活体检测的原理 ---- 1. Generalized face anti-spoofing [1], ICPR2016 正如之前活体检测综述谈到，这是第一篇把 rPPG 用于活体检测的文章。 Time Analysis rPPG [4], CVPRW 2018 该文致力于研究两个问题：1) 时间长短对rPPG活体检测性能的影响 2)在不同模态下，RGB or NIR 下的rPPG活体检测性能 ---- 7. rPPG+Depth [7], CVPR2018 这也在之前的活体检测综述里说过，在这里，主要对比下 rPPG 的部分。

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人脸识别 -- 活体检测(张嘴摇头识别)

一：简介最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现人脸识别，在实际项目中使用了讯飞的人脸识别SDK进行二次封装来实现活体识别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的识别。在实际运用中，有很多app为了高度保证用户使用的安全问题，除了常规的账号密码登录之外，相继实现了指纹登录，手势登录，第三方登陆（QQ、微信、支付宝）、刷脸登录，接下里我就和大家分享一下如何实现人脸识别的活体检测二：实现思路分析点击识别按钮，调用相机 CameraRules类，检测相机权限初始化页面，创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据开启识别，脸部框识别脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸检测到人脸之后脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸 for(id key in keys){ id attr=[landmarkDic objectForKey:key]; if

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人脸核验-活体检测接口，签名鉴权错误

无论是按照官方的JAVA例子生成的签名串，还是通过API Explorer生成的签名串，访问接口都提示AuthFailure.InvalidAuthorizat...

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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。但是也因此带来了一些问题，人机交互方法的主要缺点是检测的隐蔽性差，攻击者往往可以通过交互方法就可以知道系统所采用的活体检测手段，然后设计相应的方法去欺骗系统。其中眨眼是既不需要高质量图像和额外设备也不需要用户高度配合的可以有效区分活体和照片的一种动态检测方式。因此本文选择了眨眼检测器作为活体检测框架的动态检测部分。因此对于一个普通的相机来说，当人脸正对着相机时很容易捕捉到每一次眨眼动作的两帧甚至更多帧画面。因此利用基于通用相机的眨眼检测来进行活体识别是可行的. 六：活体检测技术性能指标为了度量抗欺骗方法的安全性和活体检测的性能,需要有合适的方法去评估。

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人脸识别活体检测破解“照片骗局”

腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。光线活体技术，为“刷脸”提供安全保障一个简单的假设：拿着一张照片能不能骗过摄像头? 现有的人脸识别/验证中，活体早就作为一个基本的保障加入其中，比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁，就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作，大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时，会采用“摇头” 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。在人脸验证场景下，腾讯优图已实现简单动作的活体技术应用（主要为摇头眨眼），而后团队首创了唇语活体，结合唇语和语音数据进行联合判断，并于2014年已经在微众银行中应用，提升了传统方案的安全级别。

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如何避免人脸识别系统被破解，随机动作指令人脸活体检测技术有作为

为了区分真实人脸以及照片、视频，防范人脸识别系统可能遭受的攻击，就需要应用人脸活体检测技术。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。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。 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。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。连续性检测：和人脸活体检测同时使用能够更好的防止中途切换人。人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：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，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；嘴部张合判别：

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通过人脸活体检测技术的应用，避免实名认证环节中人脸识别被攻击的风险

然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。为克服人脸识别系统的不足之处，目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测方法，人脸活体检测技术是当用户的人脸被检测到之后，用户将被要求进行眨眼、张嘴、摇头等动作，以过滤采用照片进行作假的用户；在整个检测过程中人脸活体检测技术的另一目的在于提供基于人脸姿态控制的交互式视频活体检测系统，包括摄像头、智能设备以及人脸识别服务器，该系统能准确判断出当前检测者是否为活体真人，解决了现有人脸识别系统中存在的照片或视频欺骗问题 2、高级照片&视频回放攻击与随机动作活体有的人会打印出含有合法用户的眨眼、张嘴等动作的照片或者视频回放来攻击人脸识别系统，这个时候动作人脸活体检测也跟着升级了，采取了随机动作的活体检测动作指令，同时也增加了人脸离开检测框需要重新开始的功能 3、静默活体检测随机动作人脸活体检测有着很高的安全性，但是按照指示让用户去做动作比较死板，对用户来说体验不是最好的。针对用户体验要求提高的要求，又出现了一种静默活体检测技术。

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人脸识别中的活体检测算法综述

--> 判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像以及面具等） 2. 为什么需要活体检测？ --> 在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人 3. ，即人脸检测出来的 bbox 里有背景，真人人脸，假人脸三类的置信度，这样可以在早期就过滤掉一部分非活体。，而非活体攻击的质量相对高时，Spoofing noise走不通）后记：不同模态的相机输入对于活体检测的作用 1.近红外NIR 由于NIR的光谱波段与可见光VIS不同，故真实人脸及非活体载体对于近红外波段的吸收和反射强度也不同表征；而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。对于工业界，可直接在人脸检测时候预判是否活体；更可借助近红外，结构光/ToF等硬件做到更精准。

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人脸识别中的活体检测算法综述

什么活体检测判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像以及面具等） 2. 为什么需要活体检测？在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人 3. ，即人脸检测出来的 bbox 里有背景，真人人脸，假人脸三类的置信度，这样可以在早期就过滤掉一部分非活体。近红外NIR 由于NIR的光谱波段与可见光VIS不同，故真实人脸及非活体载体对于近红外波段的吸收和反射强度也不同，即也可通过近红外相机出来的图像来活体检测。表征；而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。对于工业界，可直接在人脸检测时候预判是否活体；更可借助近红外，结构光/ToF等硬件做到更精准。

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人脸检测——笑脸检测

前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?

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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。人脸卡通化仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。如果想要立刻就体验一下效果的话，想必你已经看出来了，这个人脸检测 & 卡通化已经被我做成了一个体验网页了。手机和电脑均可访问。

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Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测

人脸检测 Face Detector 人脸检测，是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1. 基于 CNN 的人脸检测采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高. 人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测，首先需要检测出图片中的人脸，并估计人脸的关键点姿态(pose). CNN 人脸框及人脸关键点检测 #! ，及人脸关键点检测，并显示结果.

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人脸检测——AFLW准备人脸

不多说了，直接代码吧：生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称和图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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人脸检测——准备非人脸

简单粗暴，不多说，直接代码吧： import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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