作为企业管理者的你,是不是有过这些担心:


用视频录像进行作弊,完成人证核验,骗取/逃脱相关利益及责任,怎么破?

用打印照片欺骗了门禁/闸机,成功完成通行,安全保障谁负责?

用翻拍照片进行了刷脸考勤,怎么办?

……

 

其实,这些困惑可以通过活体检测技术来轻松解决!


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     人脸识别大家都早已不再陌生了。伴随技术的发展,又一个新的名词与人脸识别捆绑在了一起,那就是“活体检测”。


     简单来说,活体检测就是在进行人脸识别时,检测“你到底是不是真人”。


     随着人脸识别技术的广泛商用,逐渐形成了自动识别验证、缺少人为监督等特征。因此如何自动且高效的辨别所输入人脸的真伪,抵抗欺骗攻击就变得至关重要。

 

     基于这样的需求,百度推出最为全面的“活体检测”相关产品,无论是抵抗攻击的安全性,还是适用环境的多样性,都有效保障业务的安全。


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     一般来说,常见的人脸识别攻击包括图片、视频以及模具方式,通过提前准备的“道具”,在识别过程中进行伪装,试图通过验证。

 

     针对不同场景,百度提供以下几种活体检测产品进行有效抵御:

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     SDK 给出指定动作要求,用户需配合完成,通过实时检测用户眼睛,嘴巴,头部姿态的状态,来判断是否是活体。支持7种预设动作,可自定义哪些生效以及检测顺序。


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     基于图片中人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等)来判断目标对象是否为活体,可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击,可使用单张或多张判断逻辑。


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     用户上传一个现场录制的视频,录制时读出随机分配的语音校验码。然后通过分析这个视频的人脸信息以及语音校验码是否匹配,完成活体检测判断。

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     在线图片活体的离线版本,相对于在线接口方式,本地处理速度更快,无需担心是否有网络,也无需考虑接口调用次数等消耗。


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13.JPG     利用近红外成像原理,实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点(如屏幕无法成像,不同材质反射率不同等)可以实现高鲁棒性的活体判断。


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     基于3D 结构光成像原理,通过人脸表面反射光线构建深度图像,判断目标对象是否为活体,可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。


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     百度活体检测无论是在线还是离线方式,API、H5还是 SDK 形态,可以灵活搭配多种解决方案,应用于人证核验、人脸通行验证、自助柜机业务等各类场景。

 

     在软硬件兼容方面,百度人脸活体检测能够较好地适配市场上主流的硬件模组,帮助开发者快速开发集成。

 

     当然,活体检测在日常使用过程中的稳定性也至关重要。百度活体检测低功耗及低 CPU 占用率,能够有效的平衡资源使用,达到99.9% 的 SLA 保障。

 

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     Everyone Can AI 并不只是一句口号,我们希望能够通过百度的技术与服务,让更多人享受到科技带来的便利,让更多企业获得高效的 AI 解决方案。



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