人臉識別活體檢測系統，人臉識別活體檢測資料分析平臺
人臉識別活體檢測系統，人臉識別活體檢測資料分析平臺
[本文由匯新雲李先生編輯/人臉識別活體檢測系統開發搜尋微信：huixinyunit]
什麼是活體檢測？
判斷捕捉到的人臉是真實人臉，還是偽造的人臉攻擊（如：彩色紙張列印人臉圖，電子裝置螢幕中的人臉數字影象 以及 面具 等）
為什麼需要活體檢測？
在金融支付，門禁等應用場景，活體檢測一般是巢狀在人臉檢測與人臉識別or驗證中的模組，用來驗證是否使用者真實本人
3活體檢測對應的計算機視覺問題：
就是分類問題，可看成二分類（真or 假）；也可看成多分類（真人，紙張攻擊，螢幕攻擊，面具攻擊）
隨著人臉識別、人臉解鎖等技術在金融、門禁、移動裝置等日常生活中的廣泛應用，人臉防偽/活體檢測（Face Anti-Spoofing）技術在近年來得到了越來越多的關注。在大多數人的印象中，人臉識別技術就是讓機器把人認出來。沒錯，用機器來認人，這正是人臉識別系統的最核心功能。然而，很多人不知道的是，一個可以正常工作的人臉識別系統，除了實現“認人”以外，還包括許多其他重要的技術，其中就包括今天要給大家介紹的，應用於人臉識別身份認證系統中至關重要的一項技術—活體檢測。人臉識別活體檢測系統開發搜尋微信：huixinyunit
通常意義上的活體檢測是當生物特徵資訊從合法使用者那裡取得時，判斷該生物資訊是否從具有生物活體的合法使用者身上取的。活體檢測的方法主要是通過識別活體上的生理資訊來進行，它把生理資訊作為生命特徵來區分用照片、矽膠、塑料等非生命物質偽造的生物特徵。
將活體檢測技術分為運動資訊分析、紋理資訊分析、活體部位分析三種，文中討論了基於真偽影象存在的非剛性運動、噪聲差異、人臉背景依賴等特性形成的分類器效能。
人臉驗證：意思就是說，給定兩張圖，演算法要判斷出這兩張圖是不是同一個人，這是近年來一個非常熱門的研究方向，也產生了一大批模型和 Loss Function。
人臉防偽：意思就是說，你刷臉的時候，演算法要判別這張臉是不是真人活體臉，而對於合成的、或者他人照片來攻擊演算法的，應該予以拒絕。
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