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(cè)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(cè)技術(shù)利用的是人們的生理特征，例如活體指紋檢測(cè)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(cè)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(cè)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(duì)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(shì)：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(duì)，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(cè)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(cè)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(chǎng)人臉與身份證上的人臉進(jìn)行比對(duì)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(cè)。

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(cè)技術(shù)對(duì)攻擊有多重對(duì)抗措施，一起探究一下活體檢測(cè)中奧秘。

動(dòng)作活體檢測(cè)

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(duì)于活體檢測(cè)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(duì)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(duì)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(cè)

近紅外人臉活體檢測(cè)主要是基于光流法而實(shí)現(xiàn)。

近紅外人臉活體檢測(cè)無需指令配合，檢測(cè)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(chǎng)對(duì)物體運(yùn)動(dòng)比較敏感，利用光流場(chǎng)可以統(tǒng)一檢測(cè)眼球移動(dòng)和眨眼。這種活體檢測(cè)方式可以在用戶無配合的情況下實(shí)現(xiàn)盲測(cè)。

靜默活體檢測(cè)

隨機(jī)動(dòng)作活體檢測(cè)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(duì)用戶來說體驗(yàn)不是最好的。針對(duì)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(cè)技術(shù)。不需要用戶做任何動(dòng)作，只需要自然正對(duì)攝像頭三、四秒鐘，就可以完成整個(gè)檢測(cè)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(cè)

和人臉檢測(cè)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(cè)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(duì)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(cè)。升級(jí)配置3D攝像頭+活體檢測(cè)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。