h5人脸识别活体检测_人脸识别活体检测技术探讨

什么是活体检测

由于这些技术已在金融、门禁、考勤及人证合一等多个日常场景中得到广泛应用，因此近来年该类的人脸防伪/活体检测技术获得了越来越广泛的重视。

简而言之，在活体检测领域中的一项核心任务就是鉴别出由成像设备（如摄像头、手机等）捕获的人脸图像究竟是来自真实面部还是经过某种方式伪装或受骗的图像。这些伪装手段主要包括通过拍摄传统照片（包括纸质照片以及手机和平板电脑上的数字照片）来进行欺骗性检测的方式；利用视频回放技术复制并重放原始视频数据以达到欺骗目的的方法；以及通过佩戴假面具进行误导性检测的行为等。

活体检测技术类型

活体检测涵盖普通彩色(RGB)摄像头的检测工作，并延伸至红外摄像头及三维深度摄像头的应用领域。对于后者的类型而言，在技术实现上相对更为简便，在本节内容中将重点阐述基于普通RGB摄像头的活体检测方案。

动作型活体检测的方法拥有极高的安全水平。然而，在用户体验方面存在一定局限性。目前的静默型活体检测技术无需用户主动配合即可完成操作。另外，在实时性方面存在严格要求：必须在不到1秒的时间段内完成识别任务，并且最好能在300毫秒内完成识别工作。

活体检测算法

现在主流的活体识别算法主要可分为两大类。其中一类基于单一或多种物理特征进行识别，并通过深度学习技术训练构建相应的分类器以实现对活体样本与攻击样本（包括不同类型的攻击手段）的有效区分。

另一种方法是借助卷积神经网络（CNN）技术，在RGB图像或经由颜色空间转换后使用深度神经网络以获取特征。最后一步通过分类器区分活体与非活体样本。为了整合多帧时空信息而不只是单一帧的数据，可以考虑将RNN技术融入其中。

该模型展现了良好的性能表现；然而，在实际应用中存在效率上的局限性。因为嵌入式设备对实时识别能力有较高的要求而无法完全满足这一需求。值得注意的是，在特定条件下（如物理特征选择得当），该模型的表现甚至超过了传统的CNN架构。

活体检测中的物理特征主要包含纹理特征、颜色特征、频谱特征、运动特征以及图像质量特征等类别。其中纹理特征种类繁多，在应用中最为常见且有效的是LBP、HOG和LPQ等算法。在颜色特征方面除了常见的RGB编码之外学术界研究发现HSV或YCbCr编码方案在区分活体与非活体样本方面表现更为卓越被广泛应用于各类纹理分析任务中。频谱特性基于活体样本与非活体样本在特定频率范围内的响应差异性进行分析是一种有效的理论依据。运动特性的提取方法通过观察目标在不同时间点的变化来实现尽管这一方法具有较高的准确性但其计算复杂度较高难以满足实时性要求的需求。图像质量特性可以从多个角度进行评估包括反射效应散射特性边缘细节或形状等方面的量化指标

神目活体检测算法优势

在经过多种算法进行对比分析后，在针对活体检测问题，在综合考虑多维度特征的基础上，并结合分类器技术的基础上

我们采用了上述所提及的一些物理特性，并包括了纹理特性和颜色等一些基本属性以及可选性考虑下的运动特性。

我们探讨了多种融合策略：i）基于特征的集成；ii）通过自动编码器架构实现数据整合；iii）从分类结果中提取共性特征。本研究采用综合性能最佳、操作便捷度高且计算效率显著提升的方法。

所采用的分类器体系相较于传统的支持向量机（SVM）体系表现出更高的性能，并在深度学习框架中应用了最新的技术手段。例如，在损失函数优化方面采用了中心损失。

算法经过优化之后具备高效的提取能力以区分不同类型的摄像头（包括活体和非活体）。根据我们的测试数据结果显示 在主流厂家的摄像头及其手机设备上进行测试后发现 在所有情况下识别准确率达到或超过99%。该系统不仅展现出卓越的实时性能 在不到半秒的时间内即可完成所有必要的计算和判断流程以支持后续分析工作

可以说