还记得去年抖音上很火的一个短视频“蚂蚁呀嘿”吗?该视频是由用户上传一张老照片,由算法将静态照片生成动态短视频,这一新鲜事物让很多人积极参与互动了起来。在新鲜事物的背后当然也有质疑的声音,既然有算法可以让静态照片变成动态视频,那用这个方法进行人脸识别是否可以成功呢?当然是不可以了。因为以上提到的他们使用的技术是动作迁移算法(A的面部表情迁移到B的面部从而使B变成动态效果)。
另一方面人脸识别时还应用到一项技术——活体检测。不同应用场景的活体检测方式是不同的:
一、APP活体检测
一般通过人脸采集框让用户完成眨眼、张嘴、摇头、转头等动作,系统随机抓取来进行活体判断。
二、H5活体检测
一般常用的通过摄像头进行随机读数字或者随机做动作的方式进行实时检测。
三、在线图片活体检测API
基于图片中人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等),判断目标是否为活体,有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击,支持单张或多张判断逻辑。
四、离线RGB活体检测
在线图片活体检测的离线版本,采集人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等)来判断目标对象是否为活体,可在无网环境下离线使用。
五、离线近红外活体检测
利用近红外成像原理,实现夜间或无自然光条件下的活体判断,在屏幕无法成像、材质反射率不同等情况下维持高鲁棒性。
六、离线3D结构光活体检测
基于3D结构光成像原理,通过人脸表面反射光线构建深度图像,判断目标是否为活体,可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。
活体检测能够在人脸识别验证时提高安全防御能力,所以人脸识别效果也不会受到照片活化特效的影响。
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