人臉識別是一項熱門的 計算機技術研究領域，它屬于生物特征識別技術，是對 生物體（一般特指人）本身的生物特征來區分生物體個體。與其他生物識別技術相比較，人臉識別具有友好、簡便、準確、經濟及可擴展性良好等眾多優勢，可廣泛應用于安全驗證、監控、出入口控制等多個方面，目前人臉識別技術已經應用到門禁考勤，訪客管理，巡更、會議簽到、身份核驗等場所。

隨著人臉識別技術日趨成熟,商業化應用愈加廣泛,尤其是在金融行業，人臉識別技術已逐漸用于遠程開戶、取款、支付等，涉及用戶的切身利益，然而人臉極易用照片、視頻等方式進行復制,因此對合法用戶人臉的假冒是人臉識別與認證系統安全的重要威脅。目前基于動態視頻人臉活體檢測、人臉眨眼與可見光人臉關聯等領先業界的活體檢測方法，已經取得了一定的進步。

考慮到一旦虛假人臉攻擊成功，極有可能對用戶造成重大損失，因此勢必需要為現有的人臉識別系統開發可靠、高效的人臉活體檢測技術。隨著技術的進步，人臉活體檢測技術就進入了人們的視野。活體檢測就是技術的核心了。那么什么是人臉活體檢測呢?人臉活體檢測主要是通過識別活體上的生理信息來進行，它把生理信息作為生命特征來區分用照片、硅膠、塑料等非生命物質偽造的生物特征。通俗地講，就是在人臉識別的過程中證明你確實是個“活人”，不是照片、視頻或其他什么，證明你是個人，你就是你。人臉活體檢測技術對攻擊有多重對抗措施，下面就帶大家去感受下其中的奧秘。

人臉活體檢測主要內容包括：人臉檢測、3D檢測、活體算法檢測、連續性檢測人臉檢測——定位人臉在哪里，檢測活體過程中是否出現無人臉、多人臉的情況，可有效防止兩個人的切換或人與照片的切換。3D檢測——驗證采集到的是否為立體人像，能夠防止平面照片、不同彎曲程度的照片等。活體算法檢測——

為了確保你是“活的你”，人臉活體檢測通常包含幾個鑒別步驟，比如眨眼判別：對于可以要求用戶配合的應用系統，要求用戶眨眼一到兩次，人臉識別系統會根據自動判別得到的眼睛的張合狀態的變化情況來區分照片和人臉；或者嘴部張合判別：與眨眼判別類似，要求用戶張開、閉合嘴巴一到兩次，人臉識別系統據此區分照片與真實人臉。

連續性檢測——和人臉活體檢測同時使用能夠更好的防止中途切換人。驗證人臉運動軌跡是否正常，如果中途換人會出現異常運動;從安全性角度能夠防止跳過活體檢測直接替換采集的照片。此外，為了防止活體采集的照片被篡改，還可以對采集的照片進行加密處理，保障信息安全。

隨著深度學習方法的應用，人臉識別技術的識別率已經得到質的提升。人臉識別技術與其他生物特征識別技術相比，在實際應用中具有天然獨到的優勢：通過攝像頭直接獲取，可以非接觸的方式完成識別過程，方便快捷。而通過人臉識別與基于隨機動作指令的人臉活體檢測技術技術，非常好的解決了實名認證環節存在的風險與漏洞。

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