在生物識(shí)別系統(tǒng)中,，為防止惡意者偽造和竊取他人的生物特征用于身份認(rèn)證,，生物識(shí)別系統(tǒng)需具有活體檢測功能，即判斷提交的生物特征是否來自有生命的個(gè)體,。

        一般生物特征的活體檢測技術(shù)利用的是人們的生理特征,，例如活體指紋檢測可以基于手指的溫度,、排汗、導(dǎo)電性能等信息,，活體人臉檢測可以基于頭部的移動(dòng),、呼吸,、紅眼效應(yīng)等信息,，活體虹膜檢測可以基于虹膜振顫特性、睫毛和眼皮的運(yùn)動(dòng)信息,、瞳孔對可見光源強(qiáng)度的收縮擴(kuò)張反應(yīng)特性等,。

        隨著深度學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用,，人工智能的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已經(jīng)得到質(zhì)的提升,，通過反復(fù)開發(fā)試驗(yàn),，人臉識(shí)別技術(shù)與其他生物特征識(shí)別技術(shù)相吃比，在實(shí)際應(yīng)用中具有天然獨(dú)到的優(yōu)勢：通過攝像頭直接獲取,，在非接觸的方式完成識(shí)別過程,。通過人臉識(shí)別與證件識(shí)別的比對，目前我司的人臉識(shí)別技術(shù)已應(yīng)用在金融,、教育,、景區(qū)、旅運(yùn),、社保等領(lǐng)域,。

        人臉識(shí)別技術(shù)簡介

        人臉識(shí)別技術(shù)主要分為兩部分：

        第一部為前端人臉活體檢測技術(shù)，主要支持android,、ios平臺(tái),，在前端通過眨眼、張嘴,、搖頭,、點(diǎn)頭等組合動(dòng)作,，確保操作的為真實(shí)活體人臉。

        第二部為后臺(tái)人臉識(shí)別技術(shù)，該環(huán)節(jié)通過在活體檢測技術(shù)環(huán)節(jié)取得整張人臉圖像后,，再通過掃描識(shí)別身份證，取到身份證頭像后,，將現(xiàn)場人臉與身份證上的人臉進(jìn)行比對識(shí)別,，判斷是否為同一張人臉。

        一個(gè)可以正常工作的人臉識(shí)別系統(tǒng),，除了實(shí)現(xiàn)識(shí)人之外,，還需要其他的技術(shù)進(jìn)行輔助，其中在人臉識(shí)別身份認(rèn)證系統(tǒng)中很重要的一項(xiàng)技術(shù)就是活體檢測,。

        人臉識(shí)別系統(tǒng)除了“識(shí)人”之外,，還需要“識(shí)真”，也就是說在系統(tǒng)面前,，不僅要證明這個(gè)人的臉是不是這個(gè)人的臉,，還要證明這張臉是不是活體的人臉，而不是圖片,、視頻,、或者帶著面具的人臉。

        人臉活體檢測技術(shù)對攻擊有多重對抗措施,，一起探究一下活體檢測中奧秘,。

        動(dòng)作活體檢測

        判斷用戶是否為正常操作,，通過指定用戶做隨機(jī)動(dòng)作（搖頭、點(diǎn)頭,、凝視,、眨眼、上下移動(dòng)手機(jī)）,，防止視頻攻擊,、非正常動(dòng)作的攻擊。

        人臉識(shí)別技術(shù)對于活體檢測的研究仍然需要“時(shí)空”的突破,。無論是通過攝像頭拍攝真人還是照片,，最終得到的都是一張二維圖片，因此對于攝像頭前是真人還是一張照片,，目前的人臉識(shí)別技術(shù)難以判斷,。另外，人臉識(shí)別對于雙胞胎,、整容這類群體的識(shí)別也有待深入研究,。人臉識(shí)別歸根結(jié)底是按照人的判斷標(biāo)準(zhǔn)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù),，從人臉圖像中提取有效的識(shí)別特征進(jìn)行身份判斷,。人通過肉眼都難以判斷的情況下，以目前的技術(shù)和理論,，還難以做出正確的識(shí)別,。

        近紅外人臉活體檢測

        近紅外人臉活體檢測主要是基于光流法而實(shí)現(xiàn)。

        近紅外人臉活體檢測無需指令配合,，檢測成功率較高,。根據(jù)光流法，利用圖像序列中的像素強(qiáng)度數(shù)據(jù)的時(shí)域變化和相關(guān)性來確定各自像素位置的“運(yùn)動(dòng)”,，從圖像序列中得到各個(gè)像素點(diǎn)的運(yùn)行信息,，采用高斯差分濾波器、LBP特征和支持向量機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,。同時(shí),，光流場對物體運(yùn)動(dòng)比較敏感，利用光流場可以統(tǒng)一檢測眼球移動(dòng)和眨眼,。這種活體檢測方式可以在用戶無配合的情況下實(shí)現(xiàn)盲測,。

        靜默活體檢測

        隨機(jī)動(dòng)作活體檢測有著很高的安全性，但是按照指示讓用戶去做動(dòng)作比較死板,，對用戶來說體驗(yàn)不是最好的,。針對用戶體驗(yàn)要求提高的要求，又出現(xiàn)了一種靜默活體檢測技術(shù)。不需要用戶做任何動(dòng)作,，只需要自然正對攝像頭三、四秒鐘,，就可以完成整個(gè)檢測過程,。真實(shí)的人臉和照片相比，即使不刻意做動(dòng)作,，也會(huì)有微表情存在的,，比如眼皮、眼球的律動(dòng)眨眼,、嘴唇以及周邊面頰的伸縮等利用這些特征就可以進(jìn)行有效防范了,。

        連續(xù)性檢測

        和人臉檢測同時(shí)使用能夠更好的防止中途切換人。驗(yàn)證人臉運(yùn)動(dòng)軌跡是否正常,，如果中途換人會(huì)出現(xiàn)異常運(yùn)動(dòng);從安全性角度能夠防止跳過活體檢測直接替換采集的照片,。

        此外，為了防止活體采集的照片被篡改,，還可以對采集的照片進(jìn)行加密處理,，保障信息安全。

        除了軟件外,，還可以通過硬件+軟件的方式來進(jìn)行活體檢測,。升級配置3D攝像頭+活體檢測技術(shù)，判斷圖像中的人臉是否為真實(shí)人臉,，防止圖片及視頻攻擊,，進(jìn)一步提升應(yīng)用的安全性。