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双目摄像头人脸识别的原理

发布日期:2021-01-06 10:48:22 访问次数:90

双目摄像头人脸识别的原理
人脸识别商业化落地中,有一个重要的环节—活体检测,验证用户是否为真实活体本人在操作。活体检测可有效抵御照片、视频、面具等常见的攻击手段,帮助用户甄别欺诈行为,保障用户的利益。从实现方式可分为RGB单目活体检测、IR活体检测以及采用深度信息的活体检测。
RGB单目活体检测采用普通RGB摄像头,通过分析采集到人像的破绽如:摩尔纹、成像畸形、图像里面漏出的各种类型的边框、图像质量、反射率等,并结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤假体。
近红外活体检测,则基于红外成像原理,屏幕类无法成像,可以有效过滤屏幕类攻击,纸张类可针对IR图像的纹理,颜色等特征进行活体识别。

深度信息活体检测则通过3D结构光或TOF获取3D人脸信息进行活体的有效判断。

双目摄像头人脸识别

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,它有自身特点,对于手机等反光材质难以成像,所以可以防止重放类攻击(视频或者照片)。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摄像头模组,在活体检测方面的作用是远大于普通单目彩色摄像头。
目前人脸识别,根据人脸底库存放的位置不同,分为两种方案。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,人脸底注册照存于前端。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。这就要求其人脸方案具有很强的光照性。因此,手机产品的人脸识别,最佳方案是基于红外摄像头的人脸方案。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,精度也会稍高。

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