手機生物識別安全認證系統簡介[二] 人臉識別系統
農步祥 于 2017.11.06 09:14:48 | 源自:www.soomal.com | 版權:原創
平均/總評分:10.00/40

對于多數有視覺的生物來說,看臉“識相”并不是多么困難的事情。而通過手機前置攝像頭的人臉部識別解鎖功能出現得比指紋解鎖更早,但為何直到iPhone X內置的FaceID系統出現前,臉部識別還無法像指紋那樣安全,成為手機錢包的鑰匙?今天我們就來簡要回顧基于手機平臺的臉部識別的發展和技術現狀。

手機人臉識別發展歷史

制造商=EASTMAN;型號=KODAK LS753 ZOOM DIGITAL CAMERA;焦距=6毫米;等效焦距=36毫米;光圈=F3.0;測光模式=模式;白平衡=自動;對比度=標準;飽和度=標準;銳度=標準;曝光補償=0.0EV;曝光時間=1/10秒;曝光程式=程式模式;場景類型=標準;日期=2008.01.07 13:07:23

基于計算機的人臉識別技術在上世紀60年代開始就有研究,90年代開始進入商用領域。通常被用于國際機場、海關、安保等領域。而隨著近年來閉路監控[CCTV]攝像頭和人工智能、大數據技術的普及和圖像識別模型的完善,通過FPGA、GPU等民用硬體和開放的OpenCV等軟體技術,包括無人機在內的大量含有攝像頭和計算機的智能電子裝置都實現了人臉識別的和跟蹤。監控錄像也一直是警察公安偵破案件的重要手段,如今更是可以通過網路實時監控識別和追蹤逃犯,甚至被意大利、美國等國家用于進行自動化的監控和犯罪預防。從2015年起,國內的招商銀行就開始通過人臉識別技術進行客戶服務,甚至無需帶銀行卡進行取款業務,今年也有多家銀行跟進,開啟了“刷臉”業務。

在2011年,谷歌就在Android4.0版本加入了臉部識別解鎖功能,用戶可以通過前置攝像頭解鎖手機,但當時臉部識別的算法還較為簡單,對于光線不佳的昏暗場景或是照片等欺騙方式應對乏力,并不是可靠的認證手段。微軟則通過XBOX360上Kinect系統的光學+紅外雙攝像頭識別機制的成功經驗,在Windows10裝置上開始推廣Windows Hello的臉部識別系統。不過Windows Hello在不同的OEM品牌平臺上認證解鎖方式略有不同:在PC平臺,Windows Hello通過類似Kinect增加紅外攝像頭的方式進行人臉識別認證,但也有通過不可見結構光、指紋識別等其它生物識別方式結合的。PC平臺的淘寶等部分UWP應用也支援Windows Hello的認證方式,免去了輸入登入密碼的麻煩。

而乙烷的Windows Phone10手機平臺上,則是通過特殊的掃描器對人眼的虹膜進行用戶身份識別。盡管以目前計算機圖形識別的技術基礎,虹膜識別正確率理論上要高于指紋,虹膜和指紋一樣是不會重復的后天生物資訊,因此識別率也非常可靠,但由于Lumia 950/950XL的虹膜認證速度較慢,且復雜光線環境下準確率不夠高,因此實用性上不夠方便。當然,更主要的還是在市場上徹底失敗的WindowsPhone手機,軟硬體開發商也完全不需要去考慮什么移動支付和手機錢包等應用了。但至少說明了手機虹膜識別在技術上是完全可行的。

人臉識別的技術類型

既然銀行支援“刷臉”取款,那么通過刷臉進行安全認證和支付也應該是可行的,不存在技術上的難度,為何單靠前置攝像頭,人臉識別會出這么多的錯誤和安全漏洞呢?

傳統光學技術:常用的人臉識別技術,是將通過CCD、CMOS等拍攝的人臉光學圖像,通過特定算法提取面部特征,例如眼睛、鼻子、嘴巴、額骨、下巴等部位的位置、形狀等關鍵數據進行存儲為模板,使用時再進行通過幾何形狀和明暗特征模板進行匹配。盡管基于圖像的人臉識別算法和模型匹配一直在改進,但依舊存在很大的局限性,例如人的表情、是否正臉看、飾品、光照和化妝等都會嚴重影響其準確性。

3D識別:3D識別是通過多個攝像頭在不同的視角進行人臉的捕捉,以獲得臉部的3D立體模型特征數據,3D化好處就是不受到環境光線和人臉角度的影響,大大提高了識別的精度。雖然需要多角度拍攝,而且3D圖形處理是更加復雜和繁重的工作。但目前的技術可以實現在一塊CMOS上塞進12個以上不同角度的感光器,并且可以通過不同的光譜工作,例如同時獲得紅外等其它生物特征。而手機的GPU和DSP性能也足夠強大到能快速完成3D圖形的轉換和數據處理。

皮膚分析:為了增加準確性,目前還有對皮膚的紋理細節進行識別,對皮膚明顯的線條、斑點、圖案等轉化為數據和模板進行匹配,增加對皮膚的分析,可以將人臉識別的準確率提高20%~25%。

熱成像:除圖像外,獲取臉部特征的另一種方式則是通過熱成像儀取得,在熱成像儀中,圖像數據只捕捉頭部的形狀,可以忽略帽子、眼鏡和化妝等干擾。在研究測試中,只要通過低解析度的長波紅外熱傳感器就可以獲得不亞于純光學圖像的人臉識別準確率,而且熱成像也是重要的生物檢測手段,也就無法通過假人頭和照片等方式欺騙了。

總結和展望

相對于指紋、虹膜等認證方式,人臉識別雖然并不是最可靠和準確的,但一個重要優點是不需要檢測對象配合就能完成工作,侵略性相對要小得多。在公共場所中,大量的攝像頭配合網路可以快速完成大范圍的識別的檢索,這樣的效率也是按手印等方式望塵莫及的。因此人臉識別最主力應用仍然是公共安全等相關領域。

人像識別的技術缺點,也主要是依賴于可見光下的數字圖像識別的時期,對于光線、角度、距離、表情等要求較高,在這些觀測環境不夠理想時,識別準確率就會急劇下降。例如iPhone X發布時就說的天太黑或者臉太黑就無法用FaceID等段子正是來源于此。另一個缺點則是軟體算法和處理能力的不足,但隨著紅外和熱成像技術的普及,這一問題在很早就被微軟Kinect等裝置通過主動發出不可見結構光或紅外光等方式解決。雖然手機支援人臉識別的時間很早,但也主要是應用在笑臉快門和對焦等攝像頭拍照應用以及相冊歸類上,例如iPhone的相冊就可以識別植物、汽車、風景、人像等簡單的圖形特征并自動分類。這種自動分類功能往往是不靠譜的,而谷歌的Android系統在2015年還把黑人的人像照誤判為猩猩,引發了不必要的麻煩。

從Android4.0開始加入人臉解鎖后,許多手機廠商也在努力改善這方面的體驗。今年的Galaxy S8,vivo X20等Android新機型在人臉識別解鎖的準確率和速度上就大有提升,速度上并不亞于指紋識別。但基于光學攝像頭的人臉識別,依舊存在明顯缺陷,而移動支付和手機錢包需要的生物檢測機制缺乏,很容易被欺騙和破解,畢竟手機銀行并不是真的銀行網點,有營業員進行真·生物鑒定。從安全方面來說,個人臉部圖像資訊泄漏所導致的隱私侵犯和安全隱患,要比指紋虹膜等數據帶來的麻煩更大更明顯,畢竟這個時代認人主要“看臉”而不是查指紋和虹膜,對于知名度較高的公眾人物更是如此。

和指紋識別一樣,既然通過單一的光學檢測途徑無法面對各類實際應用的狀況,通過多種檢測技術有機結合,取各家之長,綜合成一套新體系才是行之有效的解決方式。實際上,蘋果所采用的FaceID,也正是總結歸納了過去的經驗,同時具備圖像識別以及生物檢測的認證技術。

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124.093.***.***
124.093.***.***
22
安全性上應該問題不大 除非你有個同卵雙胞胎兄弟姐妹
實際使用下來Face ID意外地方便,它的識別范圍很大,基本上只要是拿著手機都可以識別到。角度正確的話放在桌子上也可以識別。
唯一不好的就是有一個距離限制,太近了會識別不到。
至于屏下指紋和Face ID比我投Face ID一票,因為它的操作比較直觀(沒有“去認證”這一步的感覺),而無論是什么樣的指紋識別用戶都需要去按指紋操作區才能操作...
此帖使用iPhone提交
發表于2017.11.08 19:58:22
20

此帖使用Win10提交
發表于2017.11.08 15:38:30
19

此帖使用ZUK Z2131提交
發表于2017.11.08 14:32:27
18
就是前置的那一套深度識別裝置,faceshift那間公司是專門做軟體的。最近apple的sdk出來了,animoji面部識別接口里給的blendshape列表和faceshift原來的很像,應該就是了。
此帖使用Win10提交
發表于2017.11.08 11:07:10
17
027.009.***.***
027.009.***.***
微軟初代啃奶的硬體部分技術就來源于這個公司,就是這間公司現在已經被水果收購了。
此帖使用Windows Phone提交
發表于2017.11.07 23:03:41
16
還是不要這樣
此帖使用iPhone提交
發表于2017.11.07 23:01:26
15
111.058.145.***
111.058.145.***
發表于2017.11.06 20:31:54
14
027.221.***.***
027.221.***.***
以前只是搜集你的指紋,現在面部特征都被收集了,嗯
此帖使用iPhone提交
發表于2017.11.06 18:27:27
12
吹的震天響我還是認為不論從可靠性還是便利性都不如生物指紋,只不過是屏下指紋實用前的無奈選擇而已
此帖使用VIVO XPLAY6提交
發表于2017.11.06 17:18:09
11

此帖使用Win10提交
發表于2017.11.06 16:56:45
10

此帖使用Win10提交
發表于2017.11.06 16:56:00
9
119.040.***.***
119.040.***.***
再也不怕剁手指頭了
此帖使用Win10提交
發表于2017.11.06 16:47:16
8
106.127.100.***
106.127.100.***
發表于2017.11.06 16:36:34
7
曾經有個面捕動作捕捉產品叫faceshift,通過單個kinect類深度攝像頭返回的資訊做表情捕捉,效果很不錯,150刀的kinect+2000刀的軟體,出來的效果可以比得上10倍價格的傳統光學面部捕捉系統。我們試用得很開心,結果準備采購的時候發現這公司被蘋果收購了,faceshift系列產品開發和服務終止,差不多兩年之后iphoneX上市,至今市場上類似的產品還是沒有能達到faceshift水準的,這個公司的技術有一定獨到之處。
此帖使用Win10提交
發表于2017.11.06 11:52:24
5
211.145.***.***
211.145.***.***
Iphone8的攝像頭評測呢
此帖使用iPhone提交
發表于2017.11.06 11:26:12
4
123.015.050.***
123.015.050.***
發表于2017.11.06 10:59:53
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