手机生物识别安全认证系统简介[二] 人脸识别系统
农步祥 于 2017.11.06 09:14:48 | 源自:www.soomal.com | 版权:原创
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对于多数有视觉的生物来说,看脸“识相”并不是多么困难的事情。而通过手机前置摄像头的人脸部识别解锁功能出现得比指纹解锁更早,但为何直到iPhone X内置的FaceID系统出现前,脸部识别还无法像指纹那样安全,成为手机钱包的钥匙?今天我们就来简要回顾基于手机平台的脸部识别的发展和技术现状。

手机人脸识别发展历史

制造商=EASTMAN;型号=KODAK LS753 ZOOM DIGITAL CAMERA;焦距=6毫米;等效焦距=36毫米;光圈=F3.0;测光模式=模式;白平衡=自动;对比度=标准;饱和度=标准;锐度=标准;曝光补偿=0.0EV;曝光时间=1/10秒;曝光程序=程序模式;场景类型=标准;日期=2008.01.07 13:07:23

基于计算机的人脸识别技术在上世纪60年代开始就有研究,90年代开始进入商用领域。通常被用于国际机场、海关、安保等领域。而随着近年来闭路监控[CCTV]摄像头和人工智能、大数据技术的普及和图像识别模型的完善,通过FPGA、GPU等民用硬件和开放的OpenCV等软件技术,包括无人机在内的大量含有摄像头和计算机的智能电子设备都实现了人脸识别的和跟踪。监控录像也一直是警察公安侦破案件的重要手段,如今更是可以通过网络实时监控识别和追踪逃犯,甚至被意大利、美国等国家用于进行自动化的监控和犯罪预防。从2015年起,国内的招商银行就开始通过人脸识别技术进行客户服务,甚至无需带银行卡进行取款业务,今年也有多家银行跟进,开启了“刷脸”业务。

在2011年,谷歌就在Android4.0版本加入了脸部识别解锁功能,用户可以通过前置摄像头解锁手机,但当时脸部识别的算法还较为简单,对于光线不佳的昏暗场景或是照片等欺骗方式应对乏力,并不是可靠的认证手段。微软则通过XBOX360上Kinect系统的光学+红外双摄像头识别机制的成功经验,在Windows10设备上开始推广Windows Hello的脸部识别系统。不过Windows Hello在不同的OEM品牌平台上认证解锁方式略有不同:在PC平台,Windows Hello通过类似Kinect增加红外摄像头的方式进行人脸识别认证,但也有通过不可见结构光、指纹识别等其它生物识别方式结合的。PC平台的淘宝等部分UWP应用也支持Windows Hello的认证方式,免去了输入登录密码的麻烦。

而乙烷的Windows Phone10手机平台上,则是通过特殊的扫描器对人眼的虹膜进行用户身份识别。尽管以目前计算机图形识别的技术基础,虹膜识别正确率理论上要高于指纹,虹膜和指纹一样是不会重复的后天生物信息,因此识别率也非常可靠,但由于Lumia 950/950XL的虹膜认证速度较慢,且复杂光线环境下准确率不够高,因此实用性上不够方便。当然,更主要的还是在市场上彻底失败的WindowsPhone手机,软硬件开发商也完全不需要去考虑什么移动支付和手机钱包等应用了。但至少说明了手机虹膜识别在技术上是完全可行的。

人脸识别的技术类型

既然银行支持“刷脸”取款,那么通过刷脸进行安全认证和支付也应该是可行的,不存在技术上的难度,为何单靠前置摄像头,人脸识别会出这么多的错误和安全漏洞呢?

传统光学技术:常用的人脸识别技术,是将通过CCD、CMOS等拍摄的人脸光学图像,通过特定算法提取面部特征,例如眼睛、鼻子、嘴巴、额骨、下巴等部位的位置、形状等关键数据进行存储为模板,使用时再进行通过几何形状和明暗特征模板进行匹配。尽管基于图像的人脸识别算法和模型匹配一直在改进,但依旧存在很大的局限性,例如人的表情、是否正脸看、饰品、光照和化妆等都会严重影响其准确性。

3D识别:3D识别是通过多个摄像头在不同的视角进行人脸的捕捉,以获得脸部的3D立体模型特征数据,3D化好处就是不受到环境光线和人脸角度的影响,大大提高了识别的精度。虽然需要多角度拍摄,而且3D图形处理是更加复杂和繁重的工作。但目前的技术可以实现在一块CMOS上塞进12个以上不同角度的感光器,并且可以通过不同的光谱工作,例如同时获得红外等其它生物特征。而手机的GPU和DSP性能也足够强大到能快速完成3D图形的转换和数据处理。

皮肤分析:为了增加准确性,目前还有对皮肤的纹理细节进行识别,对皮肤明显的线条、斑点、图案等转化为数据和模板进行匹配,增加对皮肤的分析,可以将人脸识别的准确率提高20%~25%。

热成像:除图像外,获取脸部特征的另一种方式则是通过热成像仪取得,在热成像仪中,图像数据只捕捉头部的形状,可以忽略帽子、眼镜和化妆等干扰。在研究测试中,只要通过低分辨率的长波红外热传感器就可以获得不亚于纯光学图像的人脸识别准确率,而且热成像也是重要的生物检测手段,也就无法通过假人头和照片等方式欺骗了。

总结和展望

相对于指纹、虹膜等认证方式,人脸识别虽然并不是最可靠和准确的,但一个重要优点是不需要检测对象配合就能完成工作,侵略性相对要小得多。在公共场所中,大量的摄像头配合网络可以快速完成大范围的识别的检索,这样的效率也是按手印等方式望尘莫及的。因此人脸识别最主力应用仍然是公共安全等相关领域。

人像识别的技术缺点,也主要是依赖于可见光下的数字图像识别的时期,对于光线、角度、距离、表情等要求较高,在这些观测环境不够理想时,识别准确率就会急剧下降。例如iPhone X发布时就说的天太黑或者脸太黑就无法用FaceID等段子正是来源于此。另一个缺点则是软件算法和处理能力的不足,但随着红外和热成像技术的普及,这一问题在很早就被微软Kinect等设备通过主动发出不可见结构光或红外光等方式解决。虽然手机支持人脸识别的时间很早,但也主要是应用在笑脸快门和对焦等摄像头拍照应用以及相册归类上,例如iPhone的相册就可以识别植物、汽车、风景、人像等简单的图形特征并自动分类。这种自动分类功能往往是不靠谱的,而谷歌的Android系统在2015年还把黑人的人像照误判为猩猩,引发了不必要的麻烦。

从Android4.0开始加入人脸解锁后,许多手机厂商也在努力改善这方面的体验。今年的Galaxy S8,vivo X20等Android新机型在人脸识别解锁的准确率和速度上就大有提升,速度上并不亚于指纹识别。但基于光学摄像头的人脸识别,依旧存在明显缺陷,而移动支付和手机钱包需要的生物检测机制缺乏,很容易被欺骗和破解,毕竟手机银行并不是真的银行网点,有营业员进行真·生物鉴定。从安全方面来说,个人脸部图像信息泄漏所导致的隐私侵犯和安全隐患,要比指纹虹膜等数据带来的麻烦更大更明显,毕竟这个时代认人主要“看脸”而不是查指纹和虹膜,对于知名度较高的公众人物更是如此。

和指纹识别一样,既然通过单一的光学检测途径无法面对各类实际应用的状况,通过多种检测技术有机结合,取各家之长,综合成一套新体系才是行之有效的解决方式。实际上,苹果所采用的FaceID,也正是总结归纳了过去的经验,同时具备图像识别以及生物检测的认证技术。

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124.093.***.***
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安全性上应该问题不大 除非你有个同卵双胞胎兄弟姐妹
实际使用下来Face ID意外地方便,它的识别范围很大,基本上只要是拿着手机都可以识别到。角度正确的话放在桌子上也可以识别。
唯一不好的就是有一个距离限制,太近了会识别不到。
至于屏下指纹和Face ID比我投Face ID一票,因为它的操作比较直观(没有“去认证”这一步的感觉),而无论是什么样的指纹识别用户都需要去按指纹操作区才能操作...
此帖使用iPhone提交
发表于2017.11.08 19:58:22
20

此帖使用Win10提交
发表于2017.11.08 15:38:30
19

此帖使用ZUK Z2131提交
发表于2017.11.08 14:32:27
18
就是前置的那一套深度识别装置,faceshift那间公司是专门做软件的。最近apple的sdk出来了,animoji面部识别接口里给的blendshape列表和faceshift原来的很像,应该就是了。
此帖使用Win10提交
发表于2017.11.08 11:07:10
17
027.009.***.***
027.009.***.***
微软初代啃奶的硬件部分技术就来源于这个公司,就是这间公司现在已经被水果收购了。
此帖使用Windows Phone提交
发表于2017.11.07 23:03:41
16
还是不要这样
此帖使用iPhone提交
发表于2017.11.07 23:01:26
15
111.058.145.***
111.058.145.***
发表于2017.11.06 20:31:54
14
027.221.***.***
027.221.***.***
以前只是搜集你的指纹,现在面部特征都被收集了,嗯
此帖使用iPhone提交
发表于2017.11.06 18:27:27
12
吹的震天响我还是认为不论从可靠性还是便利性都不如生物指纹,只不过是屏下指纹实用前的无奈选择而已
此帖使用VIVO XPLAY6提交
发表于2017.11.06 17:18:09
11

此帖使用Win10提交
发表于2017.11.06 16:56:45
10

此帖使用Win10提交
发表于2017.11.06 16:56:00
9
119.040.***.***
119.040.***.***
再也不怕剁手指头了
此帖使用Win10提交
发表于2017.11.06 16:47:16
8
106.127.100.***
106.127.100.***
发表于2017.11.06 16:36:34
7
曾经有个面捕动作捕捉产品叫faceshift,通过单个kinect类深度摄像头返回的信息做表情捕捉,效果很不错,150刀的kinect+2000刀的软件,出来的效果可以比得上10倍价格的传统光学面部捕捉系统。我们试用得很开心,结果准备采购的时候发现这公司被苹果收购了,faceshift系列产品开发和服务终止,差不多两年之后iphoneX上市,至今市场上类似的产品还是没有能达到faceshift水准的,这个公司的技术有一定独到之处。
此帖使用Win10提交
发表于2017.11.06 11:52:24
5
211.145.***.***
211.145.***.***
Iphone8的摄像头评测呢
此帖使用iPhone提交
发表于2017.11.06 11:26:12
4
123.015.050.***
123.015.050.***
发表于2017.11.06 10:59:53
3
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