在应用端 ， 将采集的人脸信息输入比对系统进行人像同一性确认 ， 进而完成身份核验、人员监控、人像检索等工作 。人脸识别不同于一般的传统模式识别 ， 人脸图像较为复杂 ， 包含丰富的层次信息 ， 数据空间的维数很高 。针对上述人脸的这些特点 ， 专注于多生物识别领域近20年的海鑫科金公司曾先后提供了两套不同思路的人脸识别算法 ， 其中一套是早前基于传统的模式识别和机器学习方法 ， 另外一套则是采用最新的深度学习方法 。
利用卷积神经网络（CNN）建立高维模型 ， 通过大量的人脸图像训练 ， 使基于深度学习的人脸识别算法 ， 能有效的克服复杂背景、光照、姿态、年龄等多种因素的影响 ， 进而提升提升人脸识别率 。人脸识别以其非强制性（用户不需要专门配合人脸采集设备 ， 几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像）、非接触性（用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像）等特点 ， 凭借识别准确率不断优化 ， 已广泛应用于公安、金融、教育、民政等多个领域 。
如在2011年 ， 海鑫利用人脸比对系统助力公安部清网行动；国内二十多个省市公安系统曾应用海鑫人脸识别系统开展刑事侦查工作；海鑫人像识别自助通关系统还应用于首都机场、多个深圳口岸等；海鑫人像监控系统也曾服务过上海世博会、第八届文博会、深圳高交会等多个重大活动 。活体检测活体检测技术是在人脸识别时对进行身份核验人员真实性的检测 ， 以防止用照片、视频、3D人脸生成软件等对人脸识别软件进行攻击 。
该技术主要应用于基于人脸识别的远程身份核验程序或自助身份核验设备上 。本次3.15晚会展示的就是针对远程人脸识别活体检测技术进行攻击的案例 。除此之外 ， 还可以使用一张图片 ， 扣去双眼和嘴巴 ， 只露出攻击者的眼睛和嘴巴按照活体检测提示做张嘴、眨眼等动作进行攻击 。但事实上 ， 成熟的活体检测技术并不会这么容易被攻破 。
在使用类似普通手机这种单目摄像头设备时 ， 普通的照片、视频攻击很容易被摇头、眨眼这种随机安排的交互动作所防范 ， 这是早期的活体检测攻防手段 。随着3D建模技术的发展 ， 现如今仍然用简单的交互动作去防攻击 ， 这种人脸识别当然会很容易就被攻破 。针对这种情况 ， 海鑫公司早已通过3D纹理建模、深度学习、视频图像分析技术对检测画面进行深度分析以提升活体检测水平 ， 像3.15案例里攻击视频中出现了另一部手机边框、换脸软件生成的视频质量、画面连续性等漏洞情况下 ， 攻击现象很容易能被识别出来 。
考虑到无论是照片、视频还是人脸模拟合成攻击 ， 它们的实际三维构造都与人脸存在较大差异 ， 利用这个信息可以很容易的防范类似的假冒攻击 。在线下的人脸识别设备上 ， 安全性就有了更大保障 。海鑫基于双目的3D摄像头及多光源采集设备能很好解决这种换脸软件的攻击 。毕竟质量再高的换脸软件所呈现出来的还是平面图像 。当然 ， 客观的讲 ， 假冒攻击与活体检测永远是处在矛与盾的攻防动态较量过程之中 。
如果将假冒攻击看成类似病毒的东西 ， 那么活体检测就是防病毒软件 ， 针对不同的病毒攻击 ， 需要时刻保持警惕并实时进行更新升级 。所有的活体检测算法都很难做到100%防范攻击 ， 而海鑫的理念就是利用不断更新算法提高假冒攻击的成本（资源和时间） ， 根据已经出现的攻击类型 ， 实时调整算法 。毕竟邪不胜正 ， 魔高一尺 ， 可以道高一丈 。
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