使用生物识别技术的人多吗(人脸识别系统有哪些特点)

使用生物识别技术的人多吗，人脸识别系统有哪些特点？

人脸识别，如今对于多数人来说并不陌生，在我们生活中很多的场景会应用到人脸识别技术，比如说上班打卡、付款、门禁、安防等等。那么，人脸识别技术有哪些优势和劣势呢？

人脸识别技术的优势

一、自然性，就是指通过观察人们所具有的自然性的脸部生物特征来进行身份的确认，识别方式十分便捷，用户不需要携带任何证件或额外进行其他操作

二、不易察觉性，被识别的人脸图像信息能够主动获取，可以让被测个体不察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，或者是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。这种特殊的采集方式可以不被人察觉，不会陷于被伪装欺骗的境地。

三、非接触性，相比较其他生物识别技术，人脸识别是具有非接触的，用户不需人脸与设备直接来接触的，可以同时满足多人连续进行人脸图像信息的识别和分拣。

四、非侵扰性，人脸识的非接触性也为被采集者带来非侵扰性的体验。对人脸的采集不需要被采集者配合也不用工作人员干预。而且人脸属于暴露在外的生物特征，对人脸的识别采集容易被大众接受。

人脸识别技术的劣势

因为人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加识别的难度。还有就是人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度人脸的视觉图像也不同。另外，人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。

我认为人脸识别技术具有的优势可以使其应用在更多的地方，而随着技术的进步和成熟，人脸识别技术的劣势也会得到改善。

人脸识别技术特点

人脸识别主要的特点是利用人的脸部特征作为一种身份辨识的方式，通过采集含有人脸的图像或视频流，自动对图像或视频中的人脸进行检测定位、图像预处理、特征提取和匹配识别过程，达到识别不同人身份的目的。因此，利用人脸识别技术的这个特点可以在不同场合中实现各种各样的智能化应用。

人脸识别的优势还有以下四个方面：

（1）自然性。所谓的自然性是指通过观察就可以比较人脸来区分和确认身份。

（2）非强制性。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，对个体是隐蔽的。

（3）非接触性。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触。

（4）并发性。在实际应用场景中，人脸识别技术可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别技术难点

1.图像光照问题

识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。

2.人脸姿态和饰物问题

因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

3.人的脸部存在相似性

不同个体之间特别是同一民族的区别不大，所有人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分个体是不利的。再加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

4.人脸存在易变性

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。

随着待识别的目标人数增加、出现比较像的人的概率逐渐增大，现有的深度学习技术在这些方面有了很大的提升，目前很多企业的人脸识别技术在LFW评测已做到99.5%以上，有的接近甚至超过人眼的识别率。这给人脸识别系统能够大规模的实际应用提供了技术支撑，随着科技的不断进步，期待未来人脸识别领域的难题都能得到完美解决。

人脸识别开发包哪个好用？

随着人脸识别的发展与普及，各个行业对于人脸识别易用性提出了更高的要求：如何更便捷的实现人脸识别的开发与集成？基于此，天诚盛业推出了金融级人脸识别SDK开发包，便于用户将人脸识别集成于现有系统之中，更迅速、低成本的享受人脸识别的多种功能。 面向开发者推出银行级SDK：公司拥有近20年金融行业项目实施经验，为100多家银行机构提供指纹、虹膜、人脸和数据安全整体解决方案，TESO Face SDK是公司首次面向开发者推出的金融级人脸识别开发包； 一键安装，操作简单：首创一键安装操作模式，提供标准API接口，实现与现有系统的平滑对接； 部署便捷、降低成本：SDK无需额外定制镜头，30万以上像素即可使用，部署便捷，降低硬件采购成本。 国标小组主要撰稿人，引领行业技术健康可持续发展：算法在FRGC国际人脸识别挑战赛位居前列，人脸识别图像数据交换格式遵循ISO/IEC 19794-5标准，公司受邀参与国家标准和行业标准的制定，先后参与信标委、安防标委会等14项国家标准和6项行业标准的制定，并作为常务理事单位加入生物识别产业技术创新战略联盟、中国自动识别技术协会； 独创动态模板融合专利技术：第四代人脸识别算法（TesoFace V4.0）历时8年研发，支持1:1和1：N识别方式，已申请多项专利，可有效解决照片、视频等防伪性问题，独创动态模板融合专利技术，针对整容、年龄变化、胖瘦等情况，算法拥有良好的识别处理方案； 识别率高、速度快：算法采用，兼具近红外和可见光两种识别算法，可满足不同光线环境的使用要求，脸部转动在上下左右30度内可精确识别，超过ISO/IEC 19794-5国际标准要求，单线程识别速度最高可达每秒100万次，通过集群技术或多线程同步执行可达到更高的识别速度； 支持多模式识别：可根据用户需求，配合自主研发的指纹、虹膜以及其他生物识别方式形成多因子认证，更加安全； ：人脸识别http://www.techshino.com/

人机识别验证原理？

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人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。需要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或者视频，并自动在图像中检测和跟踪人脸，从而对检测到的人脸进行脸部的认证一系列相关技术，一般情况下也会叫做人像识别、面部识别。

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人脸检测：这是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。假如某一矩形区域通过了级联分类器，就被判别为人脸图像。

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特征提取：人脸识别可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

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人脸图像匹配与识别：这是提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配，认证。

人脸识别技术真的安全么？

在今年央视315晚会上，人脸识别技术被曝存在安全隐患。主持人在现场技术人员支持下，仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸APP，便成功“攻破”人脸识别系统。一时间人脸识别被推上风口浪尖，成为了全民热议的焦点。那么，人脸识别真的那么不安全吗？今天我们就从技术的角度为大家破迷开悟。

在人脸识别行业中有一个专有名词叫“活体检测”，即系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

人脸识别之所以再次受到关注，是因为人脸识别已经不只是一个耳熟能详的词语和概念，而是一个已经走进我们的生活并为我们默默服务的好朋友。机场安检、上班考勤、银行开户、网上支付等各个场合，人脸识别的身影几乎随处可见。在大多数人的印象中，人脸识别技术就是让机器把人认出来。没错，用机器来认人，这正是人脸识别系统的最核心功能。然而，很多人不知道的是，一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现“认人”以外，还包括许多其他重要的技术，其中就包括今天要给大家介绍的，应用于人脸识别身份认证系统中至关重要的一项技术————活体检测。

如果说人脸识别的功能是“认人”，那么活体检测的功能就是“识真”。什么意思呢？就是识别真假，识别在摄像头前接受测试的这张脸是不是真正的人脸。为什么要做这件事呢？道理很简单，就像央视315晚会所展示的那样，难免会有一些不怀好意的人，会通过盗用他人照片等方式来攻击人脸识别系统。活体检测的目的就是要识别出这些假的人脸，让不法分子无法得逞。接下来，我们就为大家介绍一下，人脸识别系统面临哪些攻击手段，活体检测又有哪些应对之策。

照片攻击与动作活体

最简单的攻击方式相信大家都能想到，用照片呗。现在大家都喜欢玩社交媒体，经常往朋友圈和微博上传照片，搞到一张别人的照片简直轻而易举。所以，照片自然是活体检测首要的防范对象咯。对付照片的方式，大家也很容易想到。照片总是死的，不能做出眨眼张嘴转头这些动作。那好，在活体检测这一关，我就给你下达几个动作的指令，让你做动作给我看，这就是交互式动作活体检测。

升级版照片攻击

有了动作活体这个东西，用静止照片来攻击就不行了。于是攻击者一拍脑袋，就想出了经过“改进”的攻击方式。他先是把另外一个人的照片打印出来，跟真人一般大小，还挺清晰的，反正花不了几个钱。你不是要让我眨眼张嘴吗？照片本身不会眨眼张嘴，可是我本人会啊。于是他就把照片在眼睛和嘴巴那块抠个洞，然后把照片贴在脸上，他自己的眼睛和嘴巴就露出来了。你让他眨眼，他就眨眼，让他张嘴，他就张嘴。对此，我们只能说，too naive too simple，因为抠眼和抠嘴后的造作痕迹实在太明显了，对我们的抠眼抠嘴检测算法形成不了太大的威胁。最后说下转头，攻击者往往把照片贴在自己脸上，或者在那揉来揉去，想模拟出真实的转头效果。可是，他们不知道，这种伪造的转头动作，人脸上各部位的运动情况实在与真人相去甚远，很容易被我们的转头检测算法识别出来。

视频回放攻击

到这里，攻击者还是不肯作罢，又心生一计：不就是几个动作吗？我把那人的动作录成视频，再拿来播放不就得了。其实啊，到这里我们可以明显看到，攻击难度已经上升一个级别了。为什么呢？你要搞到另外一个人的视频，还得包含很规矩的这几个动作，本身就不那么容易。可是我们不能存有侥幸心理啊。没关系，办法总是有的。你把视频搞来了，总得找个有屏幕的东西播放啊。这样一来，就漏马脚了。你只要仔细看看用屏幕播放视频，然后再经过摄像头成像的画面，再看看真人在摄像头面前成像的画面，就会发现，二者其实很不一样啊。用普通PC屏幕播放的效果就不说了，一堆纹路，我们称之为摩尔纹。用pad或者手机的高清屏播放的效果好一些，可是也有很多不一样，比如反光、倒影，最关键是画面质量总是模糊一些，失真度明显高一些。所以呢，我们根据这些线索搞了对应的算法，把视频攻击也能防得很好。回过头来说说央视315晚会上演示的合成人脸，要靠这种方式攻击人脸识别系统，也只能用屏幕来播放，只是把合成的视频拿出来展示一下，就说容易攻破，实在有违实事求是的精神。

立体面具攻击

照片和视频回放攻击都是把人脸图像投射到一个平面上，还一种攻击方式就是做一个和真人比较相似的立体面具。到这里，攻击难度又上升了一个级别。面具有很多种，最普通的是塑料或者硬纸做成的面具，这种面具虽然成本低廉，但材质相似度极低，用普通纹理特征就可以识别出来。另外，还有用硅胶、乳胶以及3D打印的的立体面具，这类面具的表观和皮肤更加接近，但它们的材料表面反射率和真实人脸还是不同的，因此在成像上仍然有差别，这种差别是可以用最先进的机器学习算法学习到，很难达到以假乱真的程度。

静默活体

动作活体检测的方式具有很高的安全性，但另一方面，对用户来说，由于要配合着做几个动作，因此体验不是非常好。为此，我们又发明了一种新的活体检测方式，不需要用户做任何动作，只需要自然正对摄像头三四秒钟，就可以完成检测了。也许你会问，如果不做动作，岂不是拿张普通照片就可以攻破了？非也。虽然没有刻意做动作，但真实的人脸并不是绝对静止的，总有一些微表情存在，比如眼皮和眼球的律动、眨眼、嘴唇及其周边面颊的伸缩等，利用这些特征，我们完全可以防住照片攻击。至于视频回放攻击和立体面具攻击，防范的原理和之前介绍的一样。

红外活体

其实，上面这个还不是最厉害的。在有些应用场景，比如ATM机上，我们可以安装红外摄像头，利用红外图片，我们可以实现更好的防攻效果。我们知道，不管是可见光还是红外光，其本质都是电磁波。我们最终看到的图像长什么样，与材质表面的反射特性有关。真实的人脸和纸片、屏幕、立体面具等攻击媒介的反射特性都是不同的，所以成像也不同，而这种差异在红外波反射方面会更加明显，比如说，一块屏幕在红外成像的画面里，就只有白花花的一片，连人脸都没了，攻击完全不可能得逞。

到这里，人脸识别系统常见的攻击手段以及活体检测方式就介绍得差不多了，相信你已经对人脸识别系统的攻防有了一个比较全面的了解。事实上，研究人员对各种人脸识别的攻击方式都有预防，攻击者绝不可能轻易攻破我们的系统。最后，我们要警告那些居心不良、妄图钻技术漏洞的人，我们不但有完备的防攻击系统，也会对攻击行为存照留证，法网恢恢，疏而不漏，多行不义必自毙，请君自重！

而安全和性价比是一个平衡，绝对的安全等于无限的成本。

攻击和被攻击本来就是一个矛和盾的过程，一直在相互博弈，我们的目标，是要让攻击成本高于防御成本，让安全和成本达成动态平衡，这样才能推动技术普及。