ArXiv 刚挂出不久的文章,最大的贡献是把 活体检测 直接放到 人脸检测(SSD,MTCNN等) 模块里作为一个类,即人脸检测出来的 bbox 里有 背景,真人人脸,假人脸 三类的置信度,这样可以在早期就过滤掉一部分非活体。 所以整个系统速度非常地快,很适合工业界部署~ 至于后续手工设计的 SPMT feature 和 TFBD feature 比...
百度活体检测,提供6种离线/在线方式的人脸活体检测能力,在人脸识别过程中判断操作用户是否为真人,有效抵御照片,视频,模具等作弊攻击,保障业务安全,可集成在H5,微信小程序,手机APP中
活体检测 用户实时拍摄上传一段静默活体视频到云端,云端通过人脸识别技术判别并反馈此用户是否为真实的人。 OCR 识别 身份证正反面信息识别,包括:姓名、性别、民族、出生日期、地址、身份证号、签发机关、证件有效期、银行卡卡号识别。 识别精度高、速度快,大幅度提升业务效率 ...
所以,人脸识别技术中常会选择搭配活体检测技术来一起检验用户身份,一般是会通过用户指令动作协调的方式来完成验证,如人脸左转、右转、点头、张嘴、眨眼等,而如果指令协调错误的话,系统就会将用户身份认定为伪造信息。 因此,通过活体检测技术能够有效避免出现用户使用他人身份信息,如照片、视频等来试图“蒙混过关”的恶意...
考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要开发可靠、高效的活体检测技术,来守护现有人脸识别系统的信息安全。 1. 动作活体检测 动作活体检测又称“交互式活体检测”,是针对基于运动信息的活体检测方法,主要是通过检测人脸特定区域的运动来...
人脸质量检测:判断人脸的遮挡、光照、模糊度、完整度等质量信息。可用于判断上传的人脸是否符合标准。 基于图片的活体检测:基于单张图片,判断图片中的人脸是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行识别操作,这种情况普遍发生在金融开户...
在金融支付,门禁等应用场景,活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块,用来验证是否用户真实本人 3. 活体检测对应的计算机视觉问题: 就是分类问题,可看成二分类(真 or 假);也可看成多分类(真人,纸张攻击,屏幕攻击,面具攻击) Anti-spoofing 1.0 时代 ...
目前活体检测分为三种,活体防伪级别由低到高依次是:配合式活体检测、静默活体检测、双目活体防伪检测。 配合式活体检测: 是最常见的活体检测方式,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。
人脸检测:定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。 活体算法检测——为了确保你是“活的你”,人脸活体检测过程通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的...