為防止惡意者偽造和竊取他人的生物特征用于身份認(rèn)證，生物識別系統(tǒng)需具有活體檢測功能，即判斷提交的生物特征是否來自有生命的個體。
一般活體檢測技術(shù)利用的是人們的生理特征，例如活體指紋檢測可以基于手指的溫度、排汗、導(dǎo)電性能等信息，活體人臉檢測可以基于頭部的移動、呼吸、紅眼效應(yīng)等信息，活體虹膜檢測可以基于虹膜振顫特性、睫毛和眼皮的運(yùn)動信息、瞳孔對可見光源強(qiáng)度的收縮擴(kuò)張反應(yīng)特性等。
目前，人臉識別技術(shù)通行的活體檢測技術(shù)一般采用指令動作配合的方式，如人臉左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、張嘴、眨眼等，指令配合錯誤則認(rèn)為是偽造欺騙。
人臉識別技術(shù)對于活體檢測的研究仍然需要“時空”的突破。無論是通過攝像頭拍攝真人還是照片，最終得到的都是一張二維圖片，因此對于攝像頭前是真人還是一張照片，目前的人臉識別技術(shù)難以判斷。
另外，人臉識別對于雙胞胎、整容這類群體的識別也有待深入研究。人臉識別歸根結(jié)底是按照人的判斷標(biāo)準(zhǔn)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，從人臉圖像中提取有效的識別特征進(jìn)行身份判斷。人通過肉眼都難以判斷的情況下，以目前的技術(shù)和理論，還難以做出正確的識別。
近紅外人臉活體檢測主要是基于光流法而實(shí)現(xiàn)。
近紅外人臉活體檢測無需指令配合，檢測成功率較高。根據(jù)光流法，利用圖像序列中的像素強(qiáng)度數(shù)據(jù)的時域變化和相關(guān)性來確定各自像素位置的“運(yùn)動”，從圖像序列中得到各個像素點(diǎn)的運(yùn)行信息，采用高斯差分濾波器、LBP特征和支持向量機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。同時，光流場對物體運(yùn)動比較敏感，利用光流場可以統(tǒng)一檢測眼球移動和眨眼。這種活體檢測方式可以在用戶無配合的情況下實(shí)現(xiàn)盲測。
活體的光流特征，顯示為不規(guī)則的向量特征，而照片的光流特征，則是規(guī)則有序的向量特征，以此即可區(qū)分活體和照片。
活體檢測新技術(shù)，更加精確，逼真不是隨便說說！
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