人臉識別活體檢測
在生物識別系統中，爲防止惡意者僞造和竊取他人的生物特徵用於身份認證，生物識別系統需具有活體檢測功能，即判斷提交的生物特徵是否來自有生命的個體。
一般生物特徵的活體檢測技術利用的是人們的生理特徵，例如活體指紋檢測可以基於手指的溫度、排汗、導電性能等信息，活體人臉檢測可以基於頭部的移動、呼吸、紅眼效應等信息，活體虹膜檢測可以基於虹膜振顫特性、睫毛和眼皮的運動信息、瞳孔對可見光源強度的收縮擴張反應特性等。
隨着人臉識別技術日趨成熟,商業化應用愈加廣泛,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。目前基於動態視頻人臉檢測、人臉眨眼、熱紅外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。
爲防止惡意者僞造和竊取他人的生物特徵用於身份認證，生物識別系統需具有活體檢測功能，即判斷提交的生物特徵是否來自有生命的個體。
一般活體檢測技術利用的是人們的生理特徵，例如活體指紋檢測可以基於手指的溫度、排汗、導電性能等信息，活體人臉檢測可以基於頭部的移動、呼吸、紅眼效應等信息，活體虹膜檢測可以基於虹膜振顫特性、睫毛和眼皮的運動信息、瞳孔對可見光源強度的收縮擴張反應特性等。
目前，人臉識別技術通行的活體檢測技術一般採用指令動作配合的方式，如人臉左轉、右轉、張嘴、眨眼等，指令配合錯誤則認爲是僞造欺騙。
人臉識別技術對於活體檢測的研究仍然需要“時空”（時間和空間，是天誠盛業公司獨創的概念）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，因此對於攝像頭前是真人還是一張照片，目前的人臉識別技術難以判斷。另外，人臉識別對於雙胞胎、整容這類羣體的識別也有待深入研究。人臉識別歸根結底是按照人的判斷標準，利用深度神經網絡和計算機技術，從人臉圖像中提取有效的識別特徵進行身份判斷。人通過肉眼都難以判斷的情況下，以目前的技術和理論，還難以做出正確的識別。
本方案支持活體檢查和人臉識別，請前往體驗。
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