目前,一脸走遍天下,依靠一张脸就可以解锁手机、登入软件平台、线上支付等身份识别,带来便捷的同时也带来了一些问题,人脸识别技术主要是分辨两个面部是否为同一人的算法,根据人脸比对得到两个面部特点的相似性,并与预置的阈值进行比对,当相似性超过阈值的情况下,则判断为同一个人,但也因而非常容易被一些人用照片、视频、AI换脸、面具模型等方式进行进攻,进而窃取客户信息,但有了活体检多光谱测技术后,就能帮助人脸识别设备鉴别被识别对象是否为真人,保护大家的信息安全。
如今流行的人脸活体检测主要是配合式、主动式。
配合式主要通过眨眼辨别人脸真假,眨眼是人们自然的反应,工程师需要让设备学会如何辨别眨眼状态,首先是睁眼状态,其次是闭眼状态,最后是再睁眼,那样就可以告诉设备怎么判断真实眨眼的状态。而接下来便是活体检测中最核心的技术,判断双眼是睁开的,还是闭上的,这是一道判断题,一般通过选择结构简单的删减网络,通过大量各式各样的睁眼闭眼场景图片来进行训练,进入深度学习模式进而精确判断对象是否完成了一次标准的眨眼全过程,从而得到是否为真人的判断。
主动式主要是人脸补足设备本身带有红外结构光、补光灯源、近红外等辅助技术,可以在无需要眨眼 摇头等动作的情况下识别出真假人脸,从而进行比对,尤其现在的3D结构光的技术实现,3D活体检测,具备活体高通过率及防御能力,有效防止打印照片、电子照片或视频、3D头模、3D面具等多种“攻击”,安全标准达到支付级水平,不止精准,而且安全。
所以目前通过手机等设备进行人脸识别验证的场景下 需要摇头、眨眼等动作来验证是否是活体,譬如手机登记人脸识别;而人脸主动靠近人脸识别设备不需要摇头眨眼也能实现精准的人脸识别,譬如人脸识别门禁机、人脸指纹锁等。
总之根据人脸识别场景中的防欺诈措施,科技的进步、活体检测技术的发展及多光谱的人脸识别技术能够有效阻止照片、视频、AI换脸、面具模型等不同形式的欺骗,有效保护用户的信息安全,也提升人脸验证的便利性。
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