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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( 二 )


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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一、 RGB单目活体
虹软视觉开放平台RGB单目活体检测技术 ， 采用普通RGB摄像头即可 ， 通过分析采集摩尔纹、成像畸形、反射率等人像破绽 ， 从而获得活体检测所需要的识别信息 ， 通过多维度的识别依据保证了识别的准确性 。
特点：采用普通单目摄像头 ， 所以成本较低 ， 对屏幕成像和纸张照片类攻击有着良好防御性 。
二、 IR双目红外活体
虹软视觉开放平台IR双目红外活体 ， 在RGB单目活体的算法能力基础上 ， 加入了红外摄像头 。
由于红外图像滤除了特定波段的光线 ， 天生抵御基于屏幕成像的假脸攻击 。 事实上 ， 不管是可见光还是红外光 ， 本质都是电磁波 。 物体成像与其表面材质的反射特性有关 。 真实人脸和纸片、屏幕、立体面具等攻击媒介的反射特性都是不同的 ， 所以成像效果也不同 。
而这种表面材质差异在红外波反射方面会更加明显 ， 当屏幕上的人脸出现在红外摄像头前 ， 红外成像的画面里只有白花花一片 ， 连人脸都无法显示 ， 攻击也就无法得逞 。
特点：由于硬件的差异 ， 红外活体相对RGB活体成本有所提高 。 但同时 ， 对于屏幕成像和纸张照片类的防御力也更加优秀 。
三、3D Depth活体
3D Depth活体检测采用结构光/TOF等深度摄像头 ， 引入了"深度信息"概念 ， 可以得到人脸区域的3D数据 ， 并基于这些数据做进一步分析 ， 能够很容易地辨别纸质照片、屏幕等2D媒介的假脸攻击 。
特点：3D Depth活体检测对屏幕、纸张和面具类攻击的防御能力最好 ， 但是同时硬件成本也是最高的 。
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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【活体检测算法关键指标有哪些？】
在具体应用场景中 ， 一款活体检测算法是否适用 ， 可以采用"活体检测算法关键指标"进行判断 。 对此 ， 在虹软视觉开放平台的"开发者技术支持体系"中也进行了详细介绍 。
目前业内主要将活体检测能力分为基础级和增强级两档 ， 基础级可防范二维静态纸质图像攻击和二维静态电子图像攻击 ， 增强级可防范二维动态图像攻击、三维面具攻击和三维头模攻击 。
在衡量活体检测算法的时 ， 我们通常会引入LDAFAR、LDANRR、LPFRR和LPNRR四个值作为衡量标准 ， 它们的计算方式如下：
LDAFAR=（1- 成功标记为活体检测攻击的次数/活体检测攻击总次数）×100%
LDANRR=（引起活体检测系统无响应的活体检测攻击次数/活体检测攻击总次数）×100%
LPFRR= （错误标记为活体检测攻击的次数/ 活体呈现总次数）×100%
LPNRR=（引起活体检测系统无响应的活体呈现次数/活体呈现总次数）×100%
基础级算法的性能指标要求：当LDAFAR为1%时 ， LPFRR
尽管活体检测正成为人脸识别应用场景下的标配 ， 但在具体使用中 ， 仍需要具体考量成本与需求的平衡 ， 选择适合的活体检测算法 ， 不能一概而论 。
（责任编辑：王治强 HF013）


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