如何通过活体检测
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发布时间：2022-04-22 05:03
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时间：2022-05-26 11:34
活体检测是[1]在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。
手机刷脸解锁
2018年，几乎所有中高端手机均配备了“刷脸”解锁功能[1]，而其中都会应用活体检测技术来防范“假脸”攻击，保护手机安全[3]。
身份验证
刷脸支付
支付场景对人脸识别的精度要求极高，活体检测是保障安全及识别精准度的关键。在杭州[1]，人脸识别及活体检测技术，已经实现刷脸支付商业落地。
远程身份验证
在银行证券、金融保险、民生社保、在线教育、汽车金融、房屋租住、共享服务、新闻媒体、区块链等场景[1]，有时需要用户进行远程身份验证来确认身份信息，人脸识别和活体检测技术是其中成熟的方案。
刷脸解锁
检测方式
立体性活体检测
用 Depth 图像判断人脸的 3D 性，可以防御2D攻击如手机、电脑等显示屏和打印照片。
立体性检测
亚表面检测
利用亚表面散射性不同判断人脸皮肤，可以防御非(类)人脸材质假体。
红外FMP检测
在暗光环境下，基于红外摄像头及IR泛光图检测。
。
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时间：2022-05-26 11:34
听起来是不是有些奇怪？人类可以仅通过视觉就完成生物和物体的辨别，然而机器需要通过学习才能进行这项检测。正如刷脸的你需要完成识别，打开手机摄像头后，机器会检测你是不是“活的你”。如果出现在镜头面前的是一张照片，或者是视频画面里的你，或者是用了你的脸模做的人皮面具，机器需要自己进行判断，并且确保“其他的你”不会通过他的识别。这就是活体检测的意义。
活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。为了确保你是“活的你”，活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。
中安的人证比对产品流程接入到的活体检测功能就满足以上所说，并有以下步骤：
如何将活体检测完美融合到人证比对的工作流程？
我们的优势所在：
1、 通过摄像头自动抓取画面中的优质人脸照片，进行人脸识别
2、人证识别系统可识别身份证、护照、驾驶证等含有头像的证件，获取头像信息
3、提供嵌入式机芯，便于自助设备的安装集成
4、证件具有自动分类、自动触发识别、人脸一键采集的功能，人证识别系统方便、快捷
如人像和证件上的头像为同一个人，即比对成功，即使人证合一
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时间：2022-05-26 11:35
人脸识别活体检测
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。
一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
随着人脸识别技术日趋成熟，商业化应用愈加广泛，然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。
动作指令活体检测
为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。
一般活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
目前，人脸识别技术通行的活体检测技术一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。
人脸识别技术对于活体检测的研究仍然需要“时空”（时间和空间，是天诚盛业公司独创的概念）的突破。无论是通过摄像头拍摄真人还是照片，最终得到的都是一张二维图片，因此对于摄像头前是真人还是一张照片，目前的人脸识别技术难以判断。另外，人脸识别对于双胞胎、整容这类群体的识别也有待深入研究。人脸识别归根结底是按照人的判断标准，利用深度神经网络和计算机技术，从人脸图像中提取有效的识别特征进行身份判断。人通过肉眼都难以判断的情况下，以目前的技术和理论，还难以做出正确的识别。
近红外人脸活体检测
近红外人脸活体检测主要是基于光流法而实现。
近红外人脸活体检测无需指令配合，检测成功率较高。根据光流法，利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，从图像序列中得到各个像素点的运行信息，采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析。同时，光流场对物体运动比较敏感，利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼。这种活体检测方式可以在用户无配合的情况下实现盲测。
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时间：2022-05-26 11:35
活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、 换脸 、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。

活体检测是依于人脸识别的，人脸活体检测系统V2.0，是一款移动端人脸活体检测软件，通过智能手机或Pad摄像头对准活体人脸，通过近红外算法，不需要动作指令组合（动作包含：眨眨眼、张张嘴），即可确认检测物体是否为活体人脸。支持Android、iOS平台，支持接口二次开发，提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库开发包。
技术特色：
可靠：人脸活体和静态物体的辨识准确率高达98.8%以上；
快速：检测时间小于1秒；
同一服务器可以开启多个进程
活体检测流程:
检测定位人脸，持续跟踪，防止人与人或人与照片的切换。
持续检测防止中途切换人，直至验证通过。

移动端活体检测SDK应用:
互联网金融：人脸登录验证，网上支付安全验证等。
银行场景：用户远程开户的身份验证等。
驾校场景：考生身份认证，路考过程监督等。
楼宇场景：门禁系统身份认证以及人脸识别锁等。
运营商场景：SIM卡实名认证，移动支付等。
防疲劳识别：识别司机疲劳程度，给予预警信息等。
社保验证：针对社保远程开户以及认证等。
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时间：2022-05-26 11:36
取出病变组织的一点点，送交有关科室进行仪器分析，准确性极高。没有疼痛感和伤口。
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时间：2022-05-26 11:34
活体检测是[1]在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。
手机刷脸解锁
2018年，几乎所有中高端手机均配备了“刷脸”解锁功能[1]，而其中都会应用活体检测技术来防范“假脸”攻击，保护手机安全[3]。
身份验证
刷脸支付
支付场景对人脸识别的精度要求极高，活体检测是保障安全及识别精准度的关键。在杭州[1]，人脸识别及活体检测技术，已经实现刷脸支付商业落地。
远程身份验证
在银行证券、金融保险、民生社保、在线教育、汽车金融、房屋租住、共享服务、新闻媒体、区块链等场景[1]，有时需要用户进行远程身份验证来确认身份信息，人脸识别和活体检测技术是其中成熟的方案。
刷脸解锁
检测方式
立体性活体检测
用 Depth 图像判断人脸的 3D 性，可以防御2D攻击如手机、电脑等显示屏和打印照片。
立体性检测
亚表面检测
利用亚表面散射性不同判断人脸皮肤，可以防御非(类)人脸材质假体。
红外FMP检测
在暗光环境下，基于红外摄像头及IR泛光图检测。
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时间：2022-05-26 11:34
听起来是不是有些奇怪？人类可以仅通过视觉就完成生物和物体的辨别，然而机器需要通过学习才能进行这项检测。正如刷脸的你需要完成识别，打开手机摄像头后，机器会检测你是不是“活的你”。如果出现在镜头面前的是一张照片，或者是视频画面里的你，或者是用了你的脸模做的人皮面具，机器需要自己进行判断，并且确保“其他的你”不会通过他的识别。这就是活体检测的意义。
活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。为了确保你是“活的你”，活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。
中安的人证比对产品流程接入到的活体检测功能就满足以上所说，并有以下步骤：
如何将活体检测完美融合到人证比对的工作流程？
我们的优势所在：
1、 通过摄像头自动抓取画面中的优质人脸照片，进行人脸识别
2、人证识别系统可识别身份证、护照、驾驶证等含有头像的证件，获取头像信息
3、提供嵌入式机芯，便于自助设备的安装集成
4、证件具有自动分类、自动触发识别、人脸一键采集的功能，人证识别系统方便、快捷
如人像和证件上的头像为同一个人，即比对成功，即使人证合一
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时间：2022-05-26 11:35
人脸识别活体检测
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。
一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
随着人脸识别技术日趋成熟，商业化应用愈加广泛，然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。
动作指令活体检测
为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。
一般活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
目前，人脸识别技术通行的活体检测技术一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。
人脸识别技术对于活体检测的研究仍然需要“时空”（时间和空间，是天诚盛业公司独创的概念）的突破。无论是通过摄像头拍摄真人还是照片，最终得到的都是一张二维图片，因此对于摄像头前是真人还是一张照片，目前的人脸识别技术难以判断。另外，人脸识别对于双胞胎、整容这类群体的识别也有待深入研究。人脸识别归根结底是按照人的判断标准，利用深度神经网络和计算机技术，从人脸图像中提取有效的识别特征进行身份判断。人通过肉眼都难以判断的情况下，以目前的技术和理论，还难以做出正确的识别。
近红外人脸活体检测
近红外人脸活体检测主要是基于光流法而实现。
近红外人脸活体检测无需指令配合，检测成功率较高。根据光流法，利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，从图像序列中得到各个像素点的运行信息，采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析。同时，光流场对物体运动比较敏感，利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼。这种活体检测方式可以在用户无配合的情况下实现盲测。
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时间：2022-05-26 11:36
活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、 换脸 、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。

活体检测是依于人脸识别的，人脸活体检测系统V2.0，是一款移动端人脸活体检测软件，通过智能手机或Pad摄像头对准活体人脸，通过近红外算法，不需要动作指令组合（动作包含：眨眨眼、张张嘴），即可确认检测物体是否为活体人脸。支持Android、iOS平台，支持接口二次开发，提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库开发包。
技术特色：
可靠：人脸活体和静态物体的辨识准确率高达98.8%以上；
快速：检测时间小于1秒；
同一服务器可以开启多个进程
活体检测流程:
检测定位人脸，持续跟踪，防止人与人或人与照片的切换。
持续检测防止中途切换人，直至验证通过。

移动端活体检测SDK应用:
互联网金融：人脸登录验证，网上支付安全验证等。
银行场景：用户远程开户的身份验证等。
驾校场景：考生身份认证，路考过程监督等。
楼宇场景：门禁系统身份认证以及人脸识别锁等。
运营商场景：SIM卡实名认证，移动支付等。
防疲劳识别：识别司机疲劳程度，给予预警信息等。
社保验证：针对社保远程开户以及认证等。
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时间：2022-05-26 11:36
取出病变组织的一点点，送交有关科室进行仪器分析，准确性极高。没有疼痛感和伤口。
