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为什么佩特科技的人脸识别活体检测解决方案需要双目摄像头?

2020-03-14 14:16:26 广州佩特电子科技有限公司 阅读

众所周知,佩特科技的双目人脸识别解决方案很成熟,这种采用双目摄像头的人脸识别方案因识别判定精准、识别精度高、速度快而大受市场欢迎,那么问题来了,为什么人脸识别活体检测需要双目摄像头

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双目摄像头组成,目前大多是一个RGB摄像头加一个近红外摄像头。


近红外图像是灰度图,所以看上去像黑白图,其实不同。


近红外成像有自身特点,对于手机等反光材质难以成像,所以可以防止重放类攻击(视颂或者照 片)。此外如果活体检测算法方面对于近红外成像有进一步分析,可以发现对于人脸肤质的成像与 非人脸的材质的成像有一定区别,以此可以杜绝面具、头套类型攻击。最后还可以利用两个摄像头 成像的相关性分析,进一步判决活体与否。


而对于单目RGB摄像头,一般只能通过配合式活体检测(根据指示做相应动作)来进行活体检测, 这在用户体验上差了很多,而且对于算法要求很高,其精确度也难以比上双目方案。


所以具有近红外摄像头的双目模组,在活体检测方面的作用是远大于普通单目彩色摄像头。


目前双目人脸识别解决方案根据人脸底库存放的位置不同,有两种方案。


一个是本地识别,如手机端的刷脸解锁、支付等,这种情况一般是1:1的人脸认证 ,人脸底注册照存 于手机内部。由于手机等设备的消费电子类特性,其很可能在黑暗、被窝等暗环境使用。这就要求其人脸识别方案具有很强的光照鲁棒性。因此,手机产品的人脸识,最佳方案是基于红外摄像头的人脸识别方案。即人脸注册和人脸识别 (人脸特征提取)采用IR图片。而在这之前的人脸活体检测,如果单靠一个红外摄像头,防范的攻击类型有限(对于面具、头套、特殊处理的灰度照片等防范效果不佳),所以一般都要采用3D摄像头(结构光、TOF等)。利用3D摄像头输出的IR+DEPTH图完成活体检测,用IR图完成人脸识别。


第二是本地活体检测+云端人脸识别,如支付宝、微信的金融刷脸支付设备等。这种情况,人脸注册的底库照片一般存于云端服务器(收单机构的服务器中),而且这类照片一般是彩色照片(如身份证照片、证件照等),这就意味着人脸特征提取和识别必须在云端完成,且采集照需要是彩色 RGB照片。这种情况下,双目摄像头在成本上更加让人接受。通过RGB+IR图完成本地活体检测, 并截取RGB图片上送云端做特征提取和人脸比对,比对结果返回终端完成支付流程。这种支付类场景,一般不会在暗环境进行,所以RGB摄像头可以派上用场,故其活体检测可以认为有2张有效图片,精度也会销高。


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