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                常见问题

                AI人脸识别门禁机活体检测的三种方式?

                人脸识别门禁技术在我国越来越成熟,在我▅们生活中的应用越来越广泛,人脸识别门禁技术赋能的无感通行智能快捷,深受广大用户的ζ青睐。


                为避免被恶意破解,活体检测的人脸防伪技术成为必备的检测ω 技术,其中以动作活体检测的方式的安全性最高,但由于需』要用户指定动作,在用户体验度仍需进一步优化,事实上,为了达到无感通行的最佳效果〓,有些︾设备并没有采用动作活体检测,例如人脸识别门禁机,通常采用图像和光效效果的方式」来进行活体辨别,


                一、普通类型的摄像头活体㊣ 检测


                即便没有要求配合各种▆动作指令,但当人站在人脸识别门禁机面前,人脸也不△是绝对的静止,仍然可以从一些微表情进行甄别,例如眼〓皮和眼球的律动、眨眼、嘴唇及其周边面颊的伸缩等。


                利用特定的某种物理特【征,或多种物理特征的融合,我们可以通过深度学习训练神经■网络分类器,以区分是活体,还是攻击。活体检测中的物理特征主要分为纹理特征、颜色特征、频谱特征、运动特征、图像质量卐特征,此外,还包括心跳特征等。


                二、红外类型的摄像※头活体检测


                红外人脸活体检测主要是基于光流法而实现。光流法是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像素位置的“运动”,即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。


                三、3D类型的摄像头活体检测   


                通过3D摄像头〗拍摄人脸,获取相应的人脸区域的3D数据,基¤于这些数据,选择最具有区分度的特征来训练神经网络分类器,最终利用训练好的分类器区分活体和非活体。特征的选择至ㄨ关重要,我们选择的特征既包含了全局的信息,也包含了局部的信息,这样的选择有♂利于算法的稳定性和鲁棒性。


                3D人脸活体检测分为以下3个步骤:


                首先,提取活体和非活体人脸区域的N个特征点的三维信息,对这些点之间的几何结构关系进↑行初步的分析处理;


                其次,提取整个人脸区域的三维信息,对相应的特征点做进一步的々处理,再采用协调训练Co-training的方法训练正◥负样本数据,利用得到的分类器进行初分类;


                最后,利用以上两个步骤所提取的特征点进行曲面□的拟合来描述三维模型特征,根据曲面的曲率从深度图像中提取凸起区域,对每ㄨ个区域提取EGI特征,然后利用∮其球形相关度进行再分类识别。     


                人脸识别门禁技术日益普及地◣运用在各行各业,为用户提供更智能和快捷功能的同时,我们仍要将安全系数作为首要条件进行考虑。

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