signed

QiShunwang

“诚信为本、客户至上”

活体检测+3D人脸识别:为“刷脸”上道安全锁

2021/6/3 14:35:26   来源:

人脸识别技术现已广泛应用于安全管理、移动支付、司法刑侦等多个领域。所谓人脸识别,就是利用计算机技术的对比分析功能来实现身份认证的过程,这是一种基于生物特征的识别技术。
在这里插入图片描述
运用2D摄像头或3D摄像头进行检测,借助深度学习的功能,让设备对人脸的特征进行分析,最后筛选出合适的结果。“图像采集-人脸定位-特征提取-特征对比-显示对比相似度”构成了人脸识别的一般过程。
在这里插入图片描述
但是人脸识别技术的安全性不断受到质疑。浙江嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队就曾用打印照片代替真人刷脸,顺利取出了丰巢快递柜中父母的邮件。

随着身份有效性、隐私安全等问题不断出现,人脸识别技术面临的挑战从“准”逐渐上升到“真”。
在这里插入图片描述
如何提高人脸识别的真实性和安全性?答案是“活体检测+3D人脸识别”。活体检测又被称为反人脸欺诈检测,是一种判断人脸真伪的技术。

活体检测与人脸识别相结合,可以有效打击打印的人脸图像、戴着人皮面具的人、电子设备屏幕中的人脸数字图像等“伪人脸”的欺诈。如果说人脸识别技术识别了人的身份,那么活体检测就是用来识别是否是真人。
在这里插入图片描述
数据堂自制版权的系列数据集产品为“活体检测+3D人脸识别”这一技术路径的实现提供了强有力的支持。

2,000人唇语视频数据

该数据录制人员涵盖少年到老年,以中青年为主,年龄覆盖20-40岁。该数据中的视频数量为41868段,每段约7秒,共计81小时。视频分辨率达640*480以上,是一套完备的唇语活体检测数据集。

1,078人3D人脸采集数据

该数据是面向3D人脸识别算法进行研发的。运用Realsense SR300采集了1078人的3D人脸数据,标注了被采集人的性别和年龄,采集了场景、动作、眼镜、距离的标签信息。被采集人每人采集6周,每周采集一次,共采集多光照多姿态视频16段,人脸动作准确率和标签标注准确率均大于 97%。
在这里插入图片描述
807人5.4万张黄种人全年龄人脸多姿态图像

该数据采集了807位国内大陆居民人脸图像,每人62张多角度照片和6张表情照片,总计54974张。

拍摄角度包括平视、仰视、俯视等垂直方向变化以及正、微左、斜左、全左、微右、斜右、全右等水平方向变化。图像包括真实人脸和人脸动作对抗样本,图片分辨率为51843456,面部分辨率超过200200。

集跨性别、跨年龄、多角度、多姿态、多光照等优势于一身,该数据集在人脸识别、人脸分割和人脸三维重建领域具有强大优势。
在这里插入图片描述黄种人全年龄人脸多姿态图像样例

一个理想化的人脸识别产品应该具备鲁棒、快速、安全等特点。不论是2D人脸识别技术、3D人脸识别技术,还是活体检测技术,实际上都存在着各种漏洞和不足。

人脸识别和活体检测是一个科技领域的攻防技术,随着人工智能的不断创新、深度学习的持续发展,矛盾和解决方案必然是动态对抗的过程。解决技术带来的安全问题,除了依靠技术进步本身,还需要严格的法律、统一的标准进行把关。

备注:文中所示采集样例均已获得被采集人授权