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人工智能人臉識別門禁系統機活體檢測的三種方法?

作者:鑫建星發表時間:2021-09-01

  人臉識別門禁技術在中國越來越成熟,在我們的生活中得到了廣泛的應用。人臉識別門禁技術賦予無感覺通行智能快捷,深受用戶青睞。為了避免惡意破解,活體檢測的人臉防偽技術已經成為必不可少的檢測技術,其中動作活體檢測的安全性最高。然而,由于用戶需要指定動作,用戶體驗仍然需要進一步優化。事實上,為了達到無感覺通行的最佳效果,一些設備沒有使用動作活體檢測。例如,人臉識別門禁機通常使用圖像和光效果來識別活體。
 

  人工智能人臉識別門禁系統機活體檢測的三種方法?
 

  一,一般類型的攝像機活體檢測。
 

  即使不需要配合各種動作指令,當人站在人臉識別門禁機前,人臉也不是絕對靜止的,還是可以從一些微表情中識別出來,比如眼瞼和眼球的節奏、眨眼、嘴唇和周圍臉頰的伸縮等等。利用特定的物理特征或多種物理特征的融合,我們可以通過深入學習和訓練神經網絡分類器來區分是活體還是攻擊?;铙w檢測中的物理特征主要分為紋理特征、色彩特征、頻譜特征、運動特征、圖像質量特征、心跳特征等。


       二,紅外攝像機活體檢測。

  
       紅外線人臉活體檢測主要以光流法為基礎。光流法是利用圖像序列中像素強度數據的時域變化和相關性來確定每個像素位置的運動,即從圖像序列中獲取每個像素點的運行信息,利用高斯差濾波器、LBP特性和支持向量機進行數據統計分析。與此同時,光流場對物體的運動比較敏感,利用光流場可以統一檢測眼球的運動和眨眼。這種活體檢測方法可以在用戶不合作的情況下進行盲目檢測。
 

  三,3D類型的攝像機活體檢測。
 

  利用3D攝像機拍攝人臉,獲取相應人臉區域的3D數據,根據這些數據,選擇最具區別性的特征來訓練神經網絡分類器,最后利用訓練過的分類器來區分活體和非活體。特征的選擇很重要,我們選擇的特征包括全局信息和局部信息,有利于算法的穩定性和魯棒性。

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