基于视频流的人脸识别技术以及算法

2019 年 11 月 21 日

人脸识别技术目前已很成熟,而且识别率也越来越高。人脸识别与其他生物识别相别,在实际应用中具有天然优势,通过摄像头直接获取人脸信息,非接触的方式完成识别过程,方便快捷。在金融、教育、景区、旅运、社保等领域有着广泛的应用,但方便识别也带来了一些问题,使人脸易被用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为此,在实际应用出现基于视频流的人脸识别应用。


基于视频流的人脸识别技术以及算法


什么是基于视频流的人脸识别技术

就是在人脸识别的过程中证明用户是个“活人”,不是照片、视频或其他面具,证明你是个人,你就是你。而基于视频流的人脸识别技术技术对攻击可以有多重对抗措施,其内容包括人脸检测、活体算法检测和3D检测以及连续性检测。


人脸检测:定位被识别用户的人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,能够有效防止两个人的切换,或者是人脸与照片的切换。


活体算法检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作,比如说摇头、点头、凝视、眨眼等面部动作,防止视频、非正常动作的攻击。


3D检测:通过验证采集到的是否为立体人像,可以有效防止平面照片、不同弯曲程度的照片等面具的攻击。


连续性检测:在进行有无人脸检测时,可以通过使用连续性检测防止中途切换人脸。可以验证人脸运动轨迹是否正常,如果中途有换人脸的情况会出现异常运动。在安全性角度上可以防止跳过活体检测直接替换采集的照片的情况发生。


基于视频流的人脸识别技术应用在实际场景中,可以有效提高人脸识别应用的安全性,增加用户对人脸识别的安全信任。


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文章来源:畅视智能


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