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為避免被惡意破解，活體檢測的人臉?lè )纻渭夹g(shù)成為必備的檢測技術(shù)，其中以動(dòng)作活體檢測的方式的安全性最高，但由于需要用戶(hù)指定動(dòng)作，在用戶(hù)體驗度仍需進(jìn)一步優(yōu)化，事實(shí)上，為了達到無(wú)感通行的最佳效果，有些設備并沒(méi)有采用動(dòng)作活體檢測，例如人臉門(mén)禁，通常采用圖像和光效效果的方式來(lái)進(jìn)行活體辨別，下面倍 加信智能將與大家一起來(lái)探討一下：



1)、普通攝像頭類(lèi)型的活體檢測

即便沒(méi)有要求配合各種動(dòng)作指令，但當人站在門(mén)禁識別儀面前，人臉也不是絕對的靜止，仍然可以從一些微表情進(jìn)行甄別，例如眼皮和眼球的律動(dòng)、眨眼、嘴唇及其周邊面頰的伸縮等。

利用特定的某種物理特征，或多種物理特征的融合，我們可以通過(guò)深度學(xué)習訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器，以區分是活體，還是攻擊�；铙w檢測中的物理特征主要分為紋理特征、顏色特征、頻譜特征、運動(dòng)特征、圖像質(zhì)量特征，此外，還包括心跳特征等。

紋理特征包括很多，但最主流的是LBP、HOG、LPQ等。

顏色特征除了RGB之外，學(xué)術(shù)界發(fā)現HSV或YCbCr具有更好的區分活體非活體的性能，被廣泛用于不同的紋理特征上。

頻譜特征的原理是活體、非活體在某些頻段具有不同的響應。

運動(dòng)特征提取目標在不同時(shí)間上的變化，是一個(gè)有效的辦法，但通常耗時(shí)較久，達不到實(shí)時(shí)的要求。

圖像質(zhì)量特征有很多描述方式，比如反射、散射、邊緣或形狀等。

2)、紅外攝像頭類(lèi)型的活體檢測

紅外人臉活體檢測主要是基于光流法而實(shí)現。光流法是利用圖像序列中的像素強度數據的時(shí)域變化和相關(guān)性來(lái)確定各像素位置的“運動(dòng)”，即從圖像序列中得到各個(gè)像素點(diǎn)的運行信息，采用高斯差分濾波器、LBP特征和支持向量機進(jìn)行數據統計分析。

同時(shí)，光流場(chǎng)對物體運動(dòng)比較敏感，利用光流場(chǎng)可以統一檢測眼球移動(dòng)和眨眼。這種活體檢測方式可以在用戶(hù)無(wú)配合的情況下實(shí)現盲測。

從上述兩張圖的對比可以看出，活體人臉的光流特征顯示為不規則的向量特征，而照片人臉的光流特征則是規則有序的向量特征，以此即可區分活體和照片。

3)、3D攝像頭類(lèi)型的活體檢測 　　

通過(guò)3D攝像頭拍攝人臉，獲取相應的人臉區域的3D數據，基于這些數據，選擇最具有區分度的特征來(lái)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器，最終利用訓練好的分類(lèi)器區分活體和非活體。特征的選擇至關(guān)重要，我們選擇的特征既包含了全局的信息，也包含了局部的信息，這樣的選擇有利于算法的穩定性和魯棒性。

3D人臉活體檢測分為以下3個(gè)步驟：

首先，提取活體和非活體人臉區域的N個(gè)（推薦256個(gè)）特征點(diǎn)的三維信息，對這些點(diǎn)之間的幾何結構關(guān)系進(jìn)行初步的分析處理；

其次，提取整個(gè)人臉區域的三維信息，對相應的特征點(diǎn)做進(jìn)一步的處理，再采用協(xié)調訓練Co－training的方法訓練正負樣本數據，利用得到的分類(lèi)器進(jìn)行初分類(lèi)；

最后，利用以上兩個(gè)步驟所提取的特征點(diǎn)進(jìn)行曲面的擬合來(lái)描述三維模型特征，根據曲面的曲率從深度圖像中提取凸起區域，對每個(gè)區域提取EGI特征，然后利用其球形相關(guān)度進(jìn)行再分類(lèi)識別。 

倍加信人 臉 識 別門(mén)禁技術(shù)日益普及地運用在各行各業(yè)，為用戶(hù)提供更智能和快捷功能的同時(shí)，我們仍要將安全系數作為首要條件進(jìn)行考慮。