По мере развития технологии распознавания лиц коммерческие приложения становятся все более распространенными. Однако лица легко копируются с использованием фотографий, видео и т. д. Таким образом, подделка законных лиц пользователей представляет собой серьезную угрозу безопасности систем распознавания лиц и аутентификации. В настоящее время ведущие в отрасли алгоритмы определения активности лиц, основанные на динамическом видеораспознавании лиц, моргании лица, корреляции лиц в тепловом инфракрасном и видимом свете, достигли определенного прогресса.

Современные технологии определения активности лиц более известны как скоординированное обнаружение активности и бесшумное обнаружение активности. Вот краткий обзор этих двух распространенных методов:

Совместное обнаружение живых тел:нуждатьсяраспознавание лиц Взаимодействие с пользователем,Обнаружение живого тела осуществляется путем определения того, выполнил ли пользователь заданные действия перед камерой в соответствии с требованиями.,В основном это включает в себя обнаружение активности движения и определение активности голоса.

Обнаружение активности действий требует, чтобы пользователи выполняли соответствующие действия в соответствии с подсказками и проверяли, действует ли пользователь как настоящий живой человек, посредством движений лица, таких как моргание, кивок, покачивание головой и открытие рта. Обнаружение живых тел на основе действий зависит от производительности и точности алгоритма распознавания действий. Обычный метод заключается в выполнении распознавания и извлечения признаков действия из объекта живого действия, содержащегося в непрерывных многокадровых данных живого изображения лица, например, обработка бинаризации. Затем оценивается, выполнил ли пользователь действие, путем анализа того, превышают ли изменения функции между несколькими кадрами изображений соответствующий порог указанного действия.

Обнаружение живости голоса требует, чтобы пользователь действовал в соответствии с подсказками, чтобы прочитать соответствующий текстовый код проверки, а затем обнаруживал видео и звук отдельно. Эта технология в основном использует технологию позиционирования ключевых точек лица и технологию отслеживания лица, чтобы проверить, является ли пользователь реальным живым человеком, по тому, соответствует ли звук действий, выполняемых пользователем, системным требованиям. Также можно извлечь изменения в характеристиках оптического потока в области рта, а затем использовать классификаторы, такие как SVM, чтобы определить, завершил ли пользователь чтение текста [8].

Комплексное обнаружение in vivo появилось раньше и является менее дорогостоящим. В настоящее время многие финансовые учреждения обычно используют совместное обнаружение активности для оплаты транзакций, например Alipay и другие аутентификации. Однако в настоящее время, поскольку процесс интерактивного обнаружения людей является громоздким и занимает много времени, многие сценарии, требующие естественного или быстрого распознавания, не подходят для интерактивного обнаружения людей.

Бесшумное обнаружение живого тела:Никаких действий пользователя или голосового взаимодействия не требуется.,Обнаружение может быть завершено в режиме реального времени не более чем за 1 секунду. Основным принципом бесшумного обнаружения в реальном времени является извлечение текстурных и цветовых особенностей изображений.,Используйте качество изображения для вынесения суждений,Также используются методы, основанные на информации о жизни и глубинных особенностях, связанных со временем.

Поскольку настоящее лицо не является абсолютно неподвижным, существует множество неосознанных незначительных движений. Живое лицо будет иметь жизненные характеристики, такие как сердцебиение, вызывающее дрожание кровеносных сосудов, моргание, микровыражения, вызывающие биение мышц лица и т. д. Многокадровые изображения. Можно использовать процесс распознавания лиц. Извлеките функции движения, функции сердцебиения, функции непрерывности и т. д. для обнаружения в реальном времени. С помощью таких методов, как дистанционная фотоплетизмография (rPPG), можно получить информацию об изменениях органов человека с камеры, а также рассчитать эффективную информацию, такую ​​как частота сердечных сокращений человека и изменения цвета лица, вызванные кровотоком на лице, для различения настоящих и фальшивых лиц. Методы, основанные на жизненной информации, имеют очевидный защитный эффект от атак с использованием фальшивых лиц с использованием 3D-моделей.

В то же время его также можно объединить с помощью искусственного интеллекта для извлечения признаков пространственной глубины из нескольких последовательных кадров изображений, а затем ввести извлеченные признаки в рекуррентную нейронную сеть для изучения информации о временных изменениях между кадрами и интеграции особенности пространственной глубины и временная информация для оценки реальных и фальшивых лиц. Помимо использования функций, непосредственно извлеченных из изображений с помощью нейронных сетей, можно также комбинировать искусственно созданные функции для повышения производительности алгоритма.

Хотя вычислительные затраты метода бесшумного обнаружения живых тел относительно высоки, пользовательский опыт лучше. В настоящее время технология бесшумного обнаружения активности широко используется в системах контроля доступа/обслуживания, машинах сканирования лиц, воротах и ​​другом оборудовании, требующем быстрой проверки.

С развитием современных технологий,Вход по лицу、Лицевая оплата、Коммерческие приложения, такие как ворота с распознаванием лиц, также начали широко использоваться в сфере безопасность., финансы, преподавание, больницы и другие области. В большинстве случаев распознавание В реальном сценарии применения технологии лиц, если фальсификатор будет успешно атакован, весьма вероятно, что это причинит пользователю большие потери. Чем чаще это происходит, тем большую ценность для научных исследований и практическую коммерческую ценность имеет технология определения живости лиц. Безопасность и надежность системы лицензиатов имеют очень важное значение и стали современными методами обнаружения. Незаменимая и важная часть приложения.

Отказ от ответственности: статья является моей оригинальной работой, копирование запрещено. Если у вас есть какие-либо вопросы, отправьте электронное письмо по адресу: 283870550@qq.com.