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人工智能人脸识别门禁系统机活体检测的三种方法?

人工智能人脸识别门禁系统机活体检测的三种方法?

作者:鑫建星发表时间:2021-09-01 15:15

  人脸识别门禁技术在中国越来越成熟,在我们的生活中得到了广泛的应用。人脸识别门禁技术赋予无感觉通行智能快捷,深受用户青睐。为了避免恶意破解,活体检测的人脸防伪技术已经成为必不可少的检测技术,其中动作活体检测的安全性最高。然而,由于用户需要指定动作,用户体验仍然需要进一步优化。事实上,为了达到无感觉通行的最佳效果,一些设备没有使用动作活体检测。例如,人脸识别门禁机通常使用图像和光效果来识别活体。
 

  人工智能人脸识别门禁系统机活体检测的三种方法?
 

  一,一般类型的摄像机活体检测。
 

  即使不需要配合各种动作指令,当人站在人脸识别门禁机前,人脸也不是绝对静止的,还是可以从一些微表情中识别出来,比如眼睑和眼球的节奏、眨眼、嘴唇和周围脸颊的伸缩等等。利用特定的物理特征或多种物理特征的融合,我们可以通过深入学习和训练神经网络分类器来区分是活体还是攻击。活体检测中的物理特征主要分为纹理特征、色彩特征、频谱特征、运动特征、图像质量特征、心跳特征等。


       二,红外摄像机活体检测。

  
       红外线人脸活体检测主要以光流法为基础。光流法是利用图像序列中像素强度数据的时域变化和相关性来确定每个像素位置的运动,即从图像序列中获取每个像素点的运行信息,利用高斯差滤波器、LBP特性和支持向量机进行数据统计分析。与此同时,光流场对物体的运动比较敏感,利用光流场可以统一检测眼球的运动和眨眼。这种活体检测方法可以在用户不合作的情况下进行盲目检测。
 

  三,3D类型的摄像机活体检测。
 

  利用3D摄像机拍摄人脸,获取相应人脸区域的3D数据,根据这些数据,选择最具区别性的特征来训练神经网络分类器,最后利用训练过的分类器来区分活体和非活体。特征的选择很重要,我们选择的特征包括全局信息和局部信息,有利于算法的稳定性和鲁棒性。

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