人臉識別，如何防范“假臉”蒙混過關？

刷個臉，手機解鎖了；

看一眼，超市支付完成了；

站定幾秒鐘，銀行取款到賬了……

只需要輕輕一掃。人臉識別給我們的生活帶來了前所未有的便利，也帶來了隱私泄露的風險，于是，人臉活體檢測應運而生。

科研人員正致力于把它變為一面堅盾，以阻擋隨磅礴信息流而來的危機。人臉活體檢測是如何精準識人的？又是如何防范各種“假臉”攻擊的呢？

進化！越來越聰明的算法

與想象的不同，較早出現的人臉活體檢測方式是動態檢測，它需要用戶根據系統提示做出眨眼、張嘴等動作，而算法會根據相鄰幀之間的畫面變化，判斷采集到的是否真人面部圖像。而靜態檢測則不需要用戶配合，系統可以直接用算法判斷真偽，這種方式速度快,更適合時間較為緊張的場合。

人臉識別最大的隱患就是攻擊者可以使用各種“假臉”蒙騙系統。近年來,攻擊者已經不再停留于簡單的照片，隨著技術的革新，他們能將照片合成帶有眨眼、張嘴等動作的視頻，看起來惟妙惟肖。“魔高一尺，道高一丈”，我們需要更強大的檢測算法來抵御這些攻擊。

“假臉”？一一擊破！

目前，可以將人臉活體檢測技術分為三大類：

一是基于紅、綠、藍顏色系統圖像的單目活體檢測技術。這種技術使用普通的單目攝像頭，用算法分析面部紋理、形變、反射率等信息，能在一定程度上防范“假臉”。

二是基于紅外光的雙目活體檢測技術。在顏色系統圖像算法的基礎上,該技術又增加了紅外攝像頭，它可以捕捉人體輻射出的紅外線，平面上的人臉出現在紅外攝像頭前時，畫面里只有一片“白花花”，因此該技術十分擅長抵御“假臉”攻擊。

三是基于三維攝像的活體檢測技術。該技術使用特殊的三維深度攝像頭，可以獲取人臉的三維結構信息，算法對這些數據進行分析，能夠輕易識別出照片、屏幕等二維媒介的特征。這種技術的防御能力最強，但它的硬件成本也最高。

3種人臉活體檢測技術各有優劣，為了發揮它們的長處，當前的主流做法是將顏色系統圖像與三維深度攝像頭結合，共同完成人臉活體檢測。這種融合了多種檢測模式的設計可以大大提高算法的防攻擊能力，其準確率可達99.99%以上。

研究人員正在開發更優異的人臉活體檢測算法，它們能對光線變化等復雜畫面做出準確判斷。未來，人臉活體檢測技術必將成為人臉識別系統的標配功能，它將進一步推廣人臉識別在金融支付、公共服務等關鍵安全領域的應用，讓普通人能夠更安心地享受科技帶來的巨大便利。

特別提示：各位讀者應提高警惕，保護好隱私，避免照片等個人信息被不法分子獲取并濫用。

在生活中，你會因為擔心隱私安全，而刻意避開某些人臉識別的場景嗎？或者，你有沒有遇到過什么讓你覺得“這刷臉不太靠譜”的有趣經歷？歡迎在評論區留言，分享你的看法或故事。

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責任編輯｜趙青云

運營編輯｜趙青云

質量審核 | 王維嘉 李雅欣

圖文來源 | 《知識就是力量》雜志《人臉活體檢測：判斷你的真假》，撰文/莫宏偉（哈爾濱工程大學），原文有刪改，原創作品轉載請注明來源。

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