静态活体检测（啥叫活体检测）

本文目录一览：

• 1、如何通过活体检测

• 2、“刷脸”究竟安全吗？

• 3、微信人脸识别可以远程视频么

• 4、美团活体识别专利获授权，活体识别原理是啥？

如何通过活体检测

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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“刷脸”究竟安全吗？

不太安全。

随着技术的进步，生活中的“刷脸”应用也越来越常见。手机支付、高铁站安检、入住宾馆或是上班打卡，“刷脸”已经不算新鲜，甚至在商场购物时，衣帽间前刷一刷脸，AI（人工智能）导购就能根据用户画像向你精准推荐个性化的服饰搭配。

然而，这些新技术应用在给人们生活带来便利的同时，也引发了一些信息采集与安全性方面的担忧。尤其是在“刷脸”过程中，用户的姓名、性别、年龄、职业，甚至用户在不同情境状态下的情绪等大量信息都被采集并储存。

这些信息如果得不到妥善保管而被泄露，用户个人隐私就有可能处于“裸奔”状态。在人脸识别技术蓬勃发展、行业应用方兴未艾的当下，必须未雨绸缪、多管齐下，充分重视并保障用户的个人信息安全。

扩展资料：

保障刷脸安全：加强核查监管，加大对数据滥用等行为的惩戒力度

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》强调，促进人工智能行业和企业自律，切实加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德伦理等行为的惩戒力度。

“虽然‘刷脸’的应用越来越多，但人工智能目前仍处于起步阶段，需加大对数据和隐私的保护力度，关注和防范由算法滥用所导致的决策失误和社会不公。”

在个人数据权利的保护方面，应促使数据交易各方对自己的行为负责，让每个人知道自己的数据如何被处理，特别是用于其他用途的情形，减少数据滥用，让人们清楚知道自己的“脸”还是否安全。

参考资料来源：人民网—让刷脸更安全

参考资料来源：人民网—“刷脸”会不会刷走安全

微信人脸识别可以远程视频么

不可以。

人脸识别分为动态人脸与静态人脸识别，静态人脸识别是可以被图片、视频所识别出的；而动态人脸识别采用虹软IR活体检测基于红外成像原理，这块图片、视频是不行的，微信人脸识别是动态识别。

人脸识别比较常见，平常见得也比较多，人脸识别包含人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测等能力。

美团活体识别专利获授权，活体识别原理是啥？

活体识别的原理是什么？它是怎么做到的呢？我们接下来来看一下。

活体识别

在生活当中的一些场景中，我们需要确定这个对象的存活性。而拍照片，面具和屏幕截屏等手段，由于是静态的，极有可能会使用户本人的账户被盗用，所以活体检测可以保障用户的合法权益，防止欺诈。目前活体检测有三种，配合式活体检测，双目活体防伪检测和静默活体检测。最为常见的方式，是让用户眨眼张嘴，摇头，点头，配合起来，验证是否是用户本人在测试。

而静默活体检测则不需要做各种动作，只需要拍张实时的照片或者视频就可以。而系统可以对用户发来的资料进行严格的检查。而不会导致视频有重复情况出现。

活体识别仪器

双目活体防伪检测。是最为高级的活体检测方法。它的原理是人脸皮肤在不同光照条件下反射出来的光谱是不同的，可以对这些光谱进行分析。而由于每个人的人脸反射出来的光谱也具有不同，这样就可以区别出真实的人脸以及特殊材质的人脸。这项识别技术的速度特别快。近红外成像对光照不敏感，可以穿透墨镜进行成像，可以防止黑客窃取用户本人的生物特征，使用户的账户免受各种形式的伪造身份信息的入侵，可以保证远程验证信息的安全。

活体识别

活体识别是基于算法形成的，人脸识别主要包括图像的抓取以及人脸关键部位的定位，对图像进行预处理。最后进行识别，这些识别算法是基于数据库当中已有图像以及编码，得出输入数据与已有数据的相似度，最后进行识别判定。

人脸识别算法的分类有四种，一种是基于人脸特征点第二，基于整幅人脸图像，第三，基于模板，第四，利用神经网络。一些辅助理论包括有关于光照估计模型理论，这种预处理方法是灰度矫正，在光照估计模型的基础上再补充光照补偿和光脚平衡。还有优化的变形统计矫正理论。可以使人脸的姿态趋于正常。接着是强化迭代理论，可以有效扩展DLFA人脸检测算法。还有实时数据的识别，可以处理人脸实时数据的中间值。可以实现识别效率的最大化。

活体识别技术是人工智能当中的一项重要的运用实践，会越来越广泛的普及到我们的生活中。

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