每日科普|人脸识别，如何防范“假脸”蒙混过关？

手机解锁、超市支付、银行取款……都只需要轻轻一扫。人脸识别给我们的生活带来了前所未有的便利，也带来了隐私泄露的风险，于是，人脸活体检测应运而生。科研人员正致力于把它变为一面坚盾，以阻挡随磅礴信息流而来的危机。人脸活体检测是如何精准识人的？又是如何防范各种“假脸”攻击的呢？

进化！越来越聪明的算法

与想象的不同，较早出现的人脸活体检测方式是动态检测，它需要用户根据系统提示做出眨眼、张嘴等动作，而算法会根据相邻帧之间的画面变化，判断采集到的是否为真人面部图像。而静态检测则不需要用户配合，系统可以直接用算法判断真伪，这种方式速度快，更适合时间较为紧张的场合。

人脸识别最大的隐患就是攻击者可以使用各种“假脸”蒙骗系统。近年来，攻击者已经不再停留于简单的照片，随着技术的革新，他们能将照片合成带有眨眼、张嘴等动作的视频，看起来惟妙惟肖。“魔高一尺，道高一丈”，我们需要更强大的检测算法来抵御这些攻击。

“假脸”？一一击破！

目前，可以将人脸活体检测技术分为三大类：

一是基于红、绿、蓝颜色系统图像的单目活体检测技术。这种技术使用普通的单目摄像头，用算法分析面部纹理、形变、反射率等信息，能在一定程度上防范“假脸”。

二是基于红外光的双目活体检测技术。在颜色系统图像算法的基础上，该技术又增加了红外摄像头，它可以捕捉人体辐射出的红外线，平面上的人脸出现在红外摄像头前时，画面里只有一片“白花花”，因此该技术十分擅长抵御“假脸”攻击。

三是基于三维摄像的活体检测技术。该技术使用特殊的三维深度摄像头，可以获取人脸的三维结构信息，算法对这些数据进行分析，能够轻易识别出照片、屏幕等二维媒介的特征。这种技术的防御能力最强，但它的硬件成本也最高。

3种人脸活体检测技术各有优劣，为了发挥它们的长处，当前的主流做法是将颜色系统图像与三维深度摄像头结合，共同完成人脸活体检测。这种融合了多种检测模式的设计可以大大提高算法的防攻击能力，其准确率可达99.99%以上。

研究人员正在开发更优异的人脸活体检测算法，它们能对光线变化等复杂画面得出准确判断。未来，人脸活体检测技术必将成为人脸识别系统的标配功能，它将进一步推广人脸识别在金融支付、公共服务等关键安全领域的应用，让普通人能够更安心地享受科技带来的巨大便利。