如果遇到上传图片有人脸但是返回非活体的话，我们可以思考以下问题： a) 图片的宽高比是接近于3:4么？ b) 图片是否是被编辑过，例如编辑过亮度对比度等，或者添加了水印什么的。...为什么这样子要求呢，难道就不能任意尺寸的照片做活体检测么？ 不能。 其实是因为，在日常线上应用中，真人活体样本（正样本）与非真人直接拍摄的样本（负样本）存在着特征区别。...，翻拍样本会经过一个或多个播放设备进行翻拍，（不同手机的摄像头）和不同播放设备（不同手机/电脑/平板等）会呈现出不同特征的边框、反光、摩尔纹；而静态卡片（身份证、打印照片）在翻拍时也会呈现色彩分辨率/对比度与正常样本有明显差异...样本方面，除了腾讯自有的海量真人样本数据外，引擎实验室还从线上业务中采集了全量的攻击视频，并基于不同角度/位置，结合不同播放设备进行大批量的模拟，提供给引擎最大量的训练样本。...正是有上述技术原理，用户无需做任何动作，机器也能从视频中的图像特征来有效区分样本是否为攻击视频，从而保证了平台的安全稳定性。 所以现在应该明白了为什么宽高的尺寸比不能是任意的了。
实际上，目前市面大部分人脸识别的流程都是：检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比（和之前上传的自拍照或证件照）→ 分析对比结果 → 返回结果（通过或不通过）。...在今年的 315 晚会上，央视曾经曝光了人脸识别的安全隐患，并现场展示了采用视频模拟的破解方法。 当然，视频模拟其实只是众多破解活体检测的方法之一。...破解人脸识别的 4 种方法 1.注入应用绕过活体检测 首先，在程序中布置一个断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，来达到最终的绕过活体检测的效果。...2.视频攻击绕过活体检测 这个方法很简单，安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。...三维建模绕过云端检测 首先在网上下载的两个用来制作3D建模的软件，参照照片中的脸部特征，出了对应的 3D 建模图像，人脸检测软件对比结果显示，这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17
然后，为了获得具有泛化性的特征表示，该研究对重组后的特征实施对比学习，用以强调与活体信息相关的风格部分，同时抑制与域信息相关的风格部分。...在这一过程中，反向传播会通过打乱组合特征，但不通过自组合特征，因此活体相关的风格信息被进一步加强。...这里的对比损失 可以公式化表示如下： 其中， 衡量了 之间活体标签的关系，该过程可以公式化如下： 图三：重组特征空间的对比学习 三：活体检测大规模测试协议 目前学术界和工业界存在着一些差异，...这种现象表明，本文对重组特征空间的对比学习策略能够有效地强化活体相关的风格特征，同时抑制其他不相干的部分，如域相关的风格特征。...快手 MMU 介绍 快手 MMU(Multimedia understanding) 部门负责快手全站海量音视频、直播的内容理解，在多个技术领域广泛布局，比如视觉方向，在视频、直播、图像的分析和理解、视觉检索
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...因此，可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。 ?...1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...2) 录制各种动作视频，按照一定的标准拼接起来，绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度，是80%或者是20%，但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...因此，可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。 ?...1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。 判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...2) 录制各种动作视频，按照一定的标准拼接起来，绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度，是80%或者是20%，但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。
为什么 rPPG 能用在人脸活体检测？...Generalized face anti-spoofing [1], ICPR2016 正如之前 活体检测综述 谈到，这是第一篇把 rPPG 用于活体检测的文章。...文中通过实验发现，rPPG对于面具攻击和纸张攻击效果很好，但是对于视频翻拍攻击效果一般，原因很可能是录制的视频人脸上也带有类似rPPG信息，故不好区分。...---- 7. rPPG+Depth [7], CVPR2018 这也在之前的 活体检测综述 里说过，在这里，主要对比下 rPPG 的部分。...这是第一个用端到端的 deep learning 来学习 rPPG 频谱分布的文章。 ?
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...因为不管是直接对照片检测，还是对活体进行检测，最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用，也会存在一些漏洞。...2) 录制各种动作视频，按照一定的标准拼接起来，绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度，是80%或者是20%，但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。
是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。...另外一种方式是通过视频录像提取用户照片，可通过技术手段提取视频中的人脸照片，然后进行采集和存储。 预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。...这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。 ?...在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行人脸识别认证，在识别过程中需要用户左右摆头和眨眼，这是活体鉴别很好的一个例子。...当然活体鉴别还有其它的方式如立体性活体检测、亚表面检测、红外FMP检测等，很多时候都是会综合使用多种活体检测技术来进行检测，最大化的减少活体入侵机率。
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...02/人脸活体检测 建模活体检测本质特征 为了建模活体任务当中和活体相关的本质特征，我们将人脸图像特征解耦为两部分：活体相关特征和活体无关特征[1]。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...3）对比学习框架设计[8]：首次将对比学习思想引入人脸内容取证，基于对数据进行多种变换来构建数据对，然后构建正负样本困难样本队列促进样本间对比学习；在样本内进一步划分真实局部区域和伪造局部区域，构建样本内对比学习...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。
目前活体检测服务可支持的调用方式有，离线SDK集成、在线API调用、软件服务接入等方式。我们通过各官网提供的调用方式来进行测试和对比。...image.png 百度目前支持的动作有低头、抬头、眨眼，另外有炫瞳、读数等多达10 种离在线活体检测方式，有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。...，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。...配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。 image.png 关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。 1....HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。
双目摄像头在满足基本人像信息采集的同时，还能提供快速（<1s）、高精度的活体检测能力，判断采集的物体是否是真人活体。...为什么人脸支付首次需要输入手机号 这其实就是我们人脸识别中的一个经典问题，也就是1:1模式和1:N模式。...1:1的模式是指用现场采集的某客户的图像与之前系统中留存的该客户图像直接进行对比，这样就需要用一个索引在后台留存的数据中先找到该客户的图像，比如手机号或者PIN等。...人脸支付的欺诈手段和防范措施 欺诈手段-照片、视频、3D面具 这方面技术从低到高，有照片、视频、3D面具。照片和视频都可以通过合法途径获取，比如可通过网上个人主页、微信朋友圈、街边偷拍等途径获得。...防范措施-活体检测 通常的防范措施就是采用活体检测技术，大家在日常生活中已经有所体验。简单来讲，跟进行活体检测的摄像头有关。
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为什么会有这个小程序出现？ 随着深圳机场旅客吞吐量的不断增加，保证机场出行安全与快捷变得越来越重要。据统计，2017年深圳机场共办理纸质临时乘机证明9万余份，耗费大量人力物力。...通过将安检口抓拍的照片与先前录入照片进行对比，防止了他人盗用二维码的情况，确保人证合一。 ? 从今以后，忘带身份证的你，劳烦家人、耽误同行伙伴、大排长龙办证、担心误机什么的，不存在的！...3、统一后台管理，全国各地机场仅需安装扫码核验设备，即可使用 聊聊“乘机证明”小程序背后的技术 活体检测：活体检测， 主要针对高安全性要求的人脸核身验证而研发的一种技术， 防止照片、视频、静态3D建模等各种不同类型的攻击...； 唇动活体模式结合随机生成四位数字引导用户产生唇部动作，进行辅助验证唇动+人脸识别+视频同步， 可以有效抵抗照片、视频、静态3D模型的攻击。...1：1人脸比对：根据人的面部特征， 自动进行身份鉴别的一种技术， 即通过人脸特征提取和相似度对比来判断是否为同一人。
但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频...基于以上背景，人脸活体检测技术就走上了台前。那么，什么是人脸活体检测？简单来说，就是算法判断镜头捕捉到的人脸，究竟是真实人脸，还是伪造的人脸攻击。...人脸活体检测弥补了单一人脸识别的不足，能够有效地识别照片、视频、面具等伪造人脸行为，最大程度杜绝欺诈行为的发生。 图片 目前主流的活体检测方案分为静默式和配合式两种。...配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使用人脸关键点及人脸追踪技术，通过连续的图片，计算变化距离与不变距离的比值，进行上一帧图像与下一帧图像的对比，...从而验证用户是否为真实活体本人操作。
有一个需要讨论的问题是，为什么我们把 OCR 放在了云端，而不是放在手机的 SDK 端呢？这个主要是安全方面的考虑，如果信息被黑客攻破，这在端上是相当危险的事。...▌活体攻击检测方案 下面我们来去讨论一下最重要的活体攻击。在我们的产品里面提供了多种活体攻击的检测方案，包括随机、动态的活体，包括视频活体、炫彩活体等等。...除了活体检测之外，我们还提供了一套叫做 FMP 的攻击检测，可以有效去识别翻拍，面具攻击，这是在我们的云端完成的。...这是我们基于大量的人脸数据训练出一套叫 FMP 的深度神经网络，并且根据线上的数据进行实时返回和调整，不断去识别准确率，这也是我们整个活体检测里一个最重要的技术难点。...，通过不同的活体检测方案，包括动作活体、视频活体、静默活体等一系列的检测方法，可以有效的预防假脸攻击。
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。...双目USB1.jpg 可用于智能零售，人证对比，顾客分析，人脸跟踪抓拍，等应用领域开发，二次开发资料完善，帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能，开发周期短，成本低。...双目USB2.jpg 工作流程： 1、后端管理系统对接相机的SDK，通过身份证读卡器读取证内人脸图片，然后推送到相机内，相机完成与现场人员进行人证照片比对，并输出比对结果与活体检测结果。...2、后端管理系统对接相机的SDK，通过调取已有的人脸库图片，推送到相机内，相机完成人脸图片与现场人员照片的比对，并输出比对结果与活体检测结果。...应用场景： 1、人证核验（窗口、酒店、通道口、自助终端） 2、白名单核验（VIP管理、通道口管理） 视频内容 300x300副本.jpg
本教程第一部分将讨论什么是活体检测以及为什么要借助活体检测提升我们的人脸识别系统。...什么是活体检测？我们为什么需要活体检测？ 图 1：用 OpenCV 进行活体检测。左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。 人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。...但在训练活体检测模型之前，我们要先检查一下数据集。 我们的活体检测视频 图 2：真实面部和伪造面部的样例。左边的视频是我的面部的真实视频，右边是在播放同样的视频时笔记本录制的视频。...通过测试，我确定模型有些偏向我的脸，这是意料之中的结果，因为所有的模型都是基于我的面部训练出来的。...从训练（视频）数据集中检测并提取面部 ROI 图 3：为了构建活体检测数据集，在视频中检测面部 ROI。
本教程第一部分将讨论什么是活体检测以及为什么要借助活体检测提升我们的人脸识别系统。...什么是活体检测？我们为什么需要活体检测？ ? 图 1：用 OpenCV 进行活体检测。左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。...但在训练活体检测模型之前，我们要先检查一下数据集。 我们的活体检测视频 ? 图 2：真实面部和伪造面部的样例。左边的视频是我的面部的真实视频，右边是在播放同样的视频时笔记本录制的视频。...我在本文的「下载」部分提供了真实面部和伪造面部的视频文件。 你可以将这些视频作为数据集的起点，但我建议你多收集一些数据，这可以让你的活体检测器更鲁棒也更安全。...通过测试，我确定模型有些偏向我的脸，这是意料之中的结果，因为所有的模型都是基于我的面部训练出来的。
而人脸活体检测功能，它的算法主要是判定是否为真人活体，因而那些企图通过照片、视频或者模型等方式蒙混过关是不能通过的。下面我们具体看一下该功能有什么具体的作用。...2、人脸活体检测能解决利用视频的漏洞说起视频的漏洞，一般是指预先把相关动作录制成视频。然后把视频对着人脸识别检测系统播放。...不过对于这种利用视频对着摄像头成像的方式，其实与人脸的真实度还是有很大的区别，因此经常会存在有诸如反光、有倒影、影像模糊等问题。相对而言，这是比较好识别的一种情况。...更何况具有活体检测功能，使得利用视频的方式无法钻漏洞。3、人脸活体检测能解决利用模型的漏洞利用模型的漏洞指的是按照真实比例，制作出一个类似真人脸部的3D模型。...语音活体检测则是需要用户配合提示读出相应文字验证码，然后分别对视频和音频进行检测。
为什么一个换脸App软件就能轻松换脸？...，这是一个基于软件合成的换脸攻击，又可叫虚拟人脸攻击，这种攻击不可避免的会留下图像修改痕迹。...从防范攻击上来讲，被模拟的视频需要通过非常高的技术手段才能够传输到应用软件里面去，有这种技术力量，任何系统都存在风险；而直接通过视频或者图片攻击，完全可以被现在的红外或者一些动作判断的活体手段所识别出来...而当（比）前（如）优（商）秀（汤）的人脸防伪（活体检测）会采用全新的方法，它与传统方法的最大不同点就在于更加关注伪造内容本身的介质属性，以及合成的视频/图像与自然视频/图像的差异。...人脸识别技术的安全跟安全行业以往任何一个领域的性质一样，这是一场持久的攻坚战。
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