ビッグデータの時代の到来により、個人情報のセキュリティ問題を検出する顔認識技術に基づいて、ますます深刻になってきていると画像処理が広く用いられています。しかし、顔検出技術は、ビッグデータの概念の深化と、顔画像の少数を対象としている、大規模な顔認識技術を処理した画像データは、より高い要求を行います。人と人の顔写真撮影の間の電流の比に基づいて、最も原始的なベースの顔認識システムで認証するために、事前に保存された写真に直面しています。しかし、顔の写真をもとに、この認証システムに基づいて、このカメラの認証システム顔の光配向の前に置かれたときの写真が偽物自らのとき、ユーザーのIDとを比較することによって確認することができます。つまり、悪意のあるユーザーは写真がひび割れ抵抗することはできませんよりも、これは写真用の顔認識システムに基づいて、クラックする写真悪質な偽造を使用することができます。だから、顔検出技術は、生体に入って来ました。
フォト割れ、クラック映像と3Dモデルの亀裂：顔認識システムをクラックするために、3つの主な種類があります。システムをカンニングしようとする偽の顔として、正当なユーザの写真やビデオを使用して、ユーザーの写真やビデオを取得した後、分子違法または偽造正当なユーザー。クラック防止を被る可能性があり、真の顔だけでなく、写真、ビデオ、顔認識システムを区別するために、我々は、in vivoでの顔検出技術を適用する必要があります。
in vivoでの顔検出は、主に生体に関する生理学的情報を識別することによって行われ、そのような生理学的情報は、写真、バイオメトリック、シリカ、プラスチックおよび他の非生体物質の偽造を区別することが重要です。アプリケーションは、フィット感をユーザに要求することができるため、一度点滅するユーザーが必要ですか二度、顔認識システムが自動的に決定されます：あなたがインビボ検出顔弁別ステップ一般的に例の点滅決意のために、いくつかの構成「あなたが住んでいる」されているようにするには、同様の決意を点滅するように、開くようにユーザに要求口を閉じる倍顔認識システム、それに応じて写真を区別する：ピンチ部又は口が決定し、張係合状態が画像と顔とを区別するために眼から得られた変化します本当の人々が直面しています。
生体顔検出は、主に含まれています：インビボ検出アルゴリズム、導通試験における顔検出、3D検出を、。ここで個別に説明します。
顔検出：効果的に写真で二人を予防またはスイッチオーバーすることができ、顔よりも生体内の状況には顔検出処理は、存在しない場合の顔は、配置。
3D検出：取得した3次元の肖像かどうかを確認し、画面は、異なる写真の曲率の度合いを防止することができます。
生体内検出アルゴリズム：（彼の頭を振って、うなずく、視線、点滅まで移動電話ダウン）をユーザに指定されたユーザ操作が正常にランダム操作により行われているか否かを判定する映像クラックを防止、異常動作をクラック。
継続性検出：生体内および顔検出では、スイッチング人々を防ぐためのより良い方法を同時に使用することができます。置換が途中異常な動きが発生した場合、顔正常軌道かどうかを確認し、セキュリティの観点から置換写真集in vivoで直接検出された顔をスキップすることを防止することができます。
いくつかの顔の判別ステップは、一般的のような、生体を検出することを含みます。
瞬き決意は：アプリケーションが適合するようにユーザに要求することができるために、自動的に目を決定し得る係合状態の変化に応じて写真や表面シートを区別するために、インビボ顔検出システムでは、一度か二度点滅し、ユーザが必要となります。
ピンチ口決定：決意を点滅と同様に、それはin vivoでの顔検出システム、二回口を閉じ、開くようにユーザに要求し、それに応じて実際の顔写真を区別する。
そこでは、それ以上のそのような彼の頭を振っているうなずいた、識別するために、写真実際の人の顔には、命令や他の動きを見上げました。
現在、ほとんどの顔認識方式は、そのような迷彩が割れることができ、写真、ビデオ、モデル、この時、生きている顔検出技術として、顔画像情報、非対話型、耐クラック能力、の直接抽出に基づいています自明の重要性。
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