一、活体检测
如果一个用户可以尝试举起另一个人的照片。也许他们的智能手机上甚至有一张照片或视频,可以拿着负责进行人脸识别的相机。在这种情况下,摄像头上的人脸完全有可能被正确识别……但最终会导致未经授权的用户绕过人脸识别系统。
如何识别真脸和假脸?大致分运动、纹理和生命体征几个方向。
另外活体检测有多种方法,包括:
纹理分析,包括在人脸区域计算局部二元模式(LBP),并用SVM将人脸分类为真实人脸或伪造人脸。
频率分析,例如检查面部的傅立叶域。
可变聚焦分析,例如检查两个连续帧之间像素值的变化。
基于启发式的算法,包括眼球运动、嘴唇运动和眨眼检测。这组算法试图跟踪眼球运动和眨眼,以确保用户不会拿着另一个人的照片(因为照片不会眨眼或移动嘴唇)。
光流算法,即检查从3D对象和2D平面生成的光流的差异和财产。
3D人脸形状,类似于苹果iPhone人脸识别系统上使用的形状,使人脸识别系统能够区分真实人脸和他人的打印件/照片/图像。
基于以上的组合,使人脸识别系统工程师能够挑选适合其特定应用的活跃度检测模型。
具体方法原理参考下面链接。