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近年来,人脸识别技术取得了突飞猛进的发展,在应对姿态、光照和表情变化时有了更高的稳定性。这也促使越来越多的场合使用人脸识别技术进行身份认证。然而,人脸识别系统只能对采集图像中的人脸进行辨认,却无法识别采集的人脸图像是来自摄像头前的真人还是一张照片。因此,识别系统极易受到各种蓄意的攻击。这些攻击一旦成功,带来的后果和损失可能会极其严重。为了解决该问题,人脸防伪技术也称为人脸活体检测技术应运而生。
人脸防伪就是:结合人脸识别系统,辨别人脸采集图像是来自真人还是一张伪造的人脸图像,保证人脸识别的安全可靠性。
1.合法用户的人脸照片
2.合法用户的人脸视频
3.合法用户的三维人脸面具
现有的人脸识别防伪技术大概可以分为如下几类:
1.利用图像纹理进行区分。
此种方法认为利用照片或者视频进行仿冒攻击的图像经过二次成像,包含更多的噪声,所以通过分析纹理细节的方法来区分真人和照片、视频攻击。该方法有效地考虑了不同人脸区域对活体检测判别能力的差异,增强区分能力较强的人脸区域,抑制区分能力较弱的区域。
缺点:此种方法对高分辨率的照片、视频以及逼真人脸三维面具的情况显得束手无策。
2.通过检测人脸生物活性(眨眼、张嘴等)的方法。
此种方法可以有效防止照片仿冒的攻击。
缺点:视频序列可以模拟人脸眨眼、张嘴的生物活性,所以利用视频播放的方式可以比较容易地逃过这种方法的法眼。
3.三维场景检测
利用多个摄像头可以检测人脸是否为三维立体,从而有效防止二维的照片和视频攻击。
缺点:需要特定的场景环境,提供多角度摄像头。
4.采用多光谱图像分析的方法。
虽然照片、视频、三维人脸面具子啊可见光范围内与真人成像非常相似,但是由于成像材质不同,在多光谱下,各种材料的成像图像差异很大、利用这个特性,可以在多光谱的条件下轻而易举地区分真人和仿冒人脸。
缺点:需要特殊的多光谱成像设备,影响了该方法的推广应用。
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