目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。...但是，他们无法区分现实生活中的人脸和照片上的人脸，因为这些算法处理的是2D帧。 现在，让我们想象一下，如果我们想要实现一个面部识别开门器。...奥巴马脸部照片识别案例❌ 本文旨在实现一种基于眨眼检测的面部活动检测算法来阻止照片的使用。该算法通过网络摄像头实时工作，并且仅在眨眼时才显示该人的姓名。程序流程如下： 1....为了检测和识别面部，我们需要安装face_recognition库，该库提供了非常棒的深度学习算法来查找和识别图像中的人脸。...在第10 行，我们从帧中检测人脸，然后在第21行，将其编码为128-d向量。在第23-38行中，我们将此向量与已知的面部编码进行比较，然后通过计算匹配次数确定该人的姓名。匹配次数最多的一个被选中。
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。...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。...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.
Marcel主讲，主要讲的是生物特征识别的攻击和反攻击技术。目前我们生活中有很多的生物特征识别系统，如：人脸识别系统、指纹识别系统和语音识别系统。...这些识别系统给我们生活带来了巨大的变化，也让我们生活变得更加轻松，但有很多犯罪者为了攻破这些系统、发展了很多攻击技术。 首先，Prof....例如：1）黑客只需注射血样本在假的手指膜就可以攻破DNA识别系统。2）用录音机就可以攻破声音识别系统。3）通过手术就可以攻破虹膜识别系统…… ?...Prof.Marcel还介绍了一个跟我们生活息息相关的攻击技术、就是我们的手机，可能有iphone手机的人都会用到指纹去解锁自己的手机，大家也许会想这样应该会很安全的，Prof.Marcel为我们展示了如何在...Marcel最后就简单介绍了一下反攻击技术，如：1）对于人脸识别系统，可以利用眨眼睛或眼球的运动去判断是真的人还是假的人，因为如果是照片的人，那么整个人脸都是相对静止的，2）对于指纹识别，可以用generic
该技术会应用在一个新的移动APP中：当用户选择好商品进入支付系统时，它会要求你拍一张自拍照进行验证，是不是感觉比记住密码还要省事呢。...人脸识别技术和指纹识别技术 MasterCard企业安全和创新解决方案部的部长Ajay Bhalla称： 人脸识别支付技术是新一代的支付方式，我想所有的人应该都会觉得它很酷，很喜欢它。...它就像是pop-up一样，只要有支付的请求，它就会跳出来询问支付认证的方式，比如，是选择人脸识别还是指纹识别。如果你选择了指纹识别，那你只能用手指去触摸相应的按钮。...相反，如果你选择了人脸识别，就需要盯着手机摄像头，眨下眼睛，然后交易就可认证通过。 值得夸赞的是眨眼功能，这样一来，即使不法者拿受害者的照片进行支付认证，也是徒劳无功的，因为图片不会眨眼。...然而人脸识别技术真的如媒体夸赞的那般吗？ 人脸识别技术相对于传统的密码、扫码、当面付来说，精确率较低。
在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。...然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，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，人脸识别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；或者嘴部张合判别...：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。...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。
现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，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，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，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，人脸识别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；或者嘴部张合判别...：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。...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。...基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。...跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。...在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...从 iPhone（智能手机）中的人脸识别，到中国大规模监控中的人脸识别，人脸识别系统的应用无处不在。 但人脸识别系统也很容易被「伪造」和「不真实」的面部所欺骗。...：如文件名所示，这个脚本用来训练 LivenessNet 分类器。
选自 pyimagesearch 作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：李诗萌、张倩 照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑...跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。 ?...在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...从 iPhone（智能手机）中的人脸识别，到中国大规模监控中的人脸识别，人脸识别系统的应用无处不在。 但人脸识别系统也很容易被「伪造」和「不真实」的面部所欺骗。...：如文件名所示，这个脚本用来训练 LivenessNet 分类器。
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...一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现识人之外，还需要其他的技术进行辅助，其中在人脸识别身份认证系统中很重要的一项技术就是人脸活体检测。...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...随着深度学习方法的应用，人脸识别技术的识别率已经得到质的提升。人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。
目前基于动态视频人脸活体检测、人脸眨眼与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。...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，下面就带大家去感受下其中的奥秘。...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。...活体算法检测——为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，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，人脸识别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...人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。
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。一般应用在防攻击不高的场景中。...而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。 人脸静态活体检测 在使用中遇到报错的情况先看官网文档错误码类型。...如下图： image.png 有些报错类型，根据英文意思，自己是能定位原因并解决的。 如：ImageFacedetectFaid，顾名思义，就是人脸检测失败了。为什么会人脸检测失败呢？...image.png 人脸静态活体检测常见问题解析 最近关于人脸识别子产品的静态活体检测遇到有用户反映接口调用后返回值为0的问题。...参考官方文档可知： 与动态活体检测的区别是：静态活体检测中，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。 如果对活体检测有更高安全性要求，请使用人脸核身·云智慧眼产品。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。...为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。图片那么什么是人脸活体检测呢？...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。...图片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，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....以上，可以看出，基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
合法用户的人脸视频：可以直接盗取用户现有视频，或偷拍，也可以通过Deepfake[2]等技术手段合成视频，如果可以获得含眨眼，头部运动等活体信息的视频将会对图像人脸识别系统有较大威胁。...基于图像质量的方式主要通过呈现的虚假人脸与真实人脸之间图像质量的差异，由于虚假人脸通常需要通过中介（如照片、显示器等）呈现在人脸识别系统前，容易导致虚假人脸的图像质量和活体人脸存在差距，例如图像颜色的失真...由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于人脸活体检测...在大部分人脸识别技术的现实应用场景中，如果被伪造人员攻击成功，很有可能性就会对使用者产生重大损失。...越是这样，人脸活体检测技术就越来越具备了重要的科研价值和现实的商业使用价值，因此活体检测技术对于提高人脸识别系统的安全性、可信性有着非常关键的意义，已成为目前人脸识别应用中不可缺少的重要部分。
然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。...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，下面就带大家去感受下其中的奥秘。 ...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。 ...活体算法检测——为了确保你是“活的你”，人脸活体检测过程通常包含几个鉴别步骤，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，人脸识别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...；或者嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。...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，下面就带大家去感受下其中的奥秘。...活体算法检测—— 为了确保你是“活的你”，人脸活体检测过程通常包含几个鉴别步骤，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，人脸识别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...；或者嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。...图片 基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
如今，人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面，拿起手机扫脸付账，扫描人脸完成考勤，刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。...而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测，即AI不但要确定这是“你”，还需要确定这是“真实存在的、活的你”。图片是不是听起来有些奇怪？...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，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，人脸识别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；或者嘴部张合判别...：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。...基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
1 社会背景 相信大家对人脸身份认证已经司空见惯了，比如生活中的人脸支付、身份校验、金融认证等等，但是人脸识别技术面临着多种欺诈手段，如照片、换脸、面具等。...日常中常用的比如百度金融的活体识别技术应用在很关键的“账号找回功能”里；旷视应用在“支付宝实名和检测”中；腾讯的“微众银行信息认证”；华为的HMS Core ML Kit用在“身份认证”中。...而HMS Core ML Kit 的配合式活体检测支持6种动作，包括眨眼、张嘴、左摇头、右摇头、注视、点头，且支持从6种动作中随机选3个动作进行验证。...因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。 image.png 易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。...但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点
二：人脸特征点提取 在此项目中，使用了Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个点标定，这个模型是基于14年CVPR中One...不过此方法存在一些问题，受光线和背景复杂度的影响大，良好的光线是本算法识别的基础 四：眨眼检测 一般来说，人很轻易就能区分一张活生生的脸和一张照片，因为人可以很容易地识别出许多真实面部才有的动态的生理线索...也就是说，一个人大约每2到4秒眨眼一次，平均眨眼时间约为250毫 秒。而目前的通用相机可以轻松地捕捉帧数不低于15FPS（帧／秒）（即帧间隔不超过70毫秒）的人脸视频。...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....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。
图中第1行：特别加工区域 图中第2行：2D图像 图中第3行：硅树脂鼻子 图中第4行：3D打印框架 在YouTube上发布的视频显示，该公司一名员工把iPhone X前面架子上的布掀开，露出正对着iPhone...活体检测能有效保证人脸识别被照片和面具欺骗的情况，所有现在我们在进行各种安全认证用到人脸识别时，都会让眨眨眼或者摇摇头。...他下载了某网贷APP，按步骤操作，拍摄女友的身份证上传，把女友的尸体扶起来，对着手机摄像头进行“人脸识别”，但因系统提示要眨眼，他只好放弃。...随后系统发现异常，即在7秒的“活体识别”环节，贷款申请人无任何眨眼反应，而在语音验证时，是一名男性的声音，与贷款申请者性别不符，所以转入人工审核。...这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。 人脸识别系统通常由以下构建模块组成： 检测。
目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。 图片 目前的人脸活体检测技术比较常见为为配合式活体检测、静默活体检测。...动作式活体检测依赖于动作识别算法的性能和准确率，通常方法是通过对一个连续多帧人脸活体图像数据中包含的活体动作特征执行区域信息进行动作特征识别抽取，例如二值化处理，然后通过分析多帧图像之间特征变化是否大于指定动作对应阈值来判断用户是否完成了该动作...由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于活体检测。...在大部分人脸识别技术的现实应用场景中，如果被伪造人员攻击成功，很有可能性就会对使用者产生重大损失。...越是这样，人脸活体检测技术就越来越具备了重要的科研价值和现实的商业使用价值，因此人脸活体检测技术对于提高人脸识别系统的安全性、可信性有着非常关键的意义，已成为目前人脸识别应用中不可缺少的重要部分。
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