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活体|拒绝人脸识别被黑产破解，一文看懂如何选取活体检测

2019年10月 ， 杭州某小区一快递柜发生了一桩新闻 。 为提升用户体验 ， 该快递柜上线了刷脸取件功能 ， 没想到这项高科技却在小学生面前败下阵来：只需要在A4纸上打印一张父母的人脸照片 ， 就可以顺利打开快递柜 ， 代父母取走快递 。
事后 ， 该快递柜迅速下线了这个还在测试的功能 。 探究"刷脸取件"失败的原因 ， 主要是快递柜的人脸识别技术中 ， 未加入防御照片、视频等伪造人脸攻击的活体检测技术 。 随着人脸识别的广泛应用大势所趋 ， 技术安全性也愈发受到重视 ， 尤其是无人值守的应用场景下 ， 活体检测几乎是不可或缺的刚需功能 。
那么目前主流的活体检测算法有哪几种类型 ， 各有什么特点 ， 选择算法的关键指标又有哪些？《从零学习人脸识别》第四期（完整视频搜索"虹软人脸公开课"） ， 会从算法原理、适用场景等角度进行系统梳理 ， 并将介绍一款完全免费的活体检测算法 。
活体|拒绝人脸识别被黑产破解，一文看懂如何选取活体检测
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【活体检测的任务是什么？】
什么是活体检测？
简单来说 ， 就是算法判断镜头捕捉到的人脸 ， 究竟是真实人脸 ， 还是伪造的人脸攻击 。
借助其他媒介呈现的人脸都可以定义为虚假的人脸 ， 包括打印的纸质照片、电子产品的显示屏幕（照片&视频）、硅胶面具、立体3D人像等 。
活体|拒绝人脸识别被黑产破解，一文看懂如何选取活体检测
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活体检测技术能够抵御各种假脸的攻击 ， 为人脸识别保驾护航 。 在人脸识别的完整链路中 ， 通常需要先确认目标为真实人脸 ， 之后才会进入识别环节 。
【主流检测方案及原理】
目前主流的活体检测方案分为静默式和配合式两种 。
静默式活体检测无需用户进行额外动作 ， 而是直接基于算法甄别纸张照片、屏幕成像、人脸面具等伪造人脸攻击 。 与配合式相比 ， 静默式用户体验更好 ， 速度更快 ， 可在无感的情况下直接进行活体检测 。
配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作 ， 通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作 ， 使用人脸关键点及人脸追踪技术 ， 通过连续的图片 ， 计算变化距离与不变距离的比值 ， 进行上一帧图像与下一帧图像的对比 ， 从而验证用户是否为真实活体本人操作 。
实际使用中 ， 可根据具体场景选择方案 。 如闸机、门禁、验票等对检测速度要求更高的场景 ， 一般推荐选用静默式活体 。
【常见技术路线】
配合式活体检测技术出现较早 ， 使用也较为普遍 ， 但黑产从业者仍然处心积虑寻找攻破方式 。
去年8月发生了这样一则新闻：深圳龙岗警方发现有辖区居民的身份信息被人冒用 ， 不法分子使用AI换脸技术 ， 绕开多个社交服务平台或系统的人脸认证机制 ， 为违法犯罪团伙提供虚假注册、刷脸支付等黑产服务 。
抓获嫌疑人后 ， 警方发现嫌疑人主要是通过"人脸照片活化"软件 ， 利用人脸关键点定位技术 ， 在非法获取公民照片后生成眨眨眼、张张嘴、点点头等动态视频 ， 以欺骗人脸核验的活体检测 。 并且还有卖家声称 ， 这样的一套软件+教程 ， 只需35元即可购得 。
活体|拒绝人脸识别被黑产破解，一文看懂如何选取活体检测
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黑产猖獗 ， 这也对活体检测算法提出更高要求 。 无论是配合式还是静默式 ， 都可以配合RGB单目活体、IR双目红外活体、3D Depth三种技术路线使用 ， 从而进一步提升防范能力 。
目前国内已有算法平台开放了相关技术 。 譬如虹软视觉开放平台免费开放的ArcFace人脸识别SDK ， 同时支持RGB和IR红外活体检测 。 该算法不仅能实现高鲁棒性的判断 ， 可供开发者满足各类场景需求 ， 而且还支持完全免费、离线使用 。
谈到RGB单目活体、IR双目红外活体、3D Depth这三种技术路线 ， 在防范能力和使用成本上又各有差异 。


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