人臉識(shí)別，到底能不能蒙混過關(guān)？

饅頭老妖

如今，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在生活中的各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛使用。從超市買單時(shí)的刷臉支付、高鐵檢票時(shí)刷臉過閘，到諸多手機(jī)App的用戶身份驗(yàn)證，比如手機(jī)游戲里的防沉迷系統(tǒng)…… 可以說，我們的這張臉，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代最好用的身份識(shí)別手段。

然而，也有很多人對(duì)此表示擔(dān)憂：倘若不法之徒盜用了我的形象，冒充我進(jìn)行人臉識(shí)別，偷花我的錢，甚至還可能給我?guī)砟涿畹墓偎荆窃撛趺崔k？

那么，人臉識(shí)別，真的有那么容易忽悠嗎？

人臉識(shí)別的分級(jí)管理

我們都知道，越是重要的場(chǎng)合，對(duì)安保技術(shù)的可靠性、穩(wěn)定性要求也就越高。人臉識(shí)別的應(yīng)用也是如此。盡管都叫作“人臉識(shí)別”技術(shù)，但在不同的應(yīng)用場(chǎng)景里，它抵抗忽悠的能力也是不同的。

大體上，人臉識(shí)別的設(shè)備，可以分為兩大類：一類是使用手機(jī)、平板電腦的攝像頭來識(shí)別人臉，另一類則是通過專門的設(shè)備，比如高鐵、機(jī)場(chǎng)安檢臺(tái)的高清攝像頭來識(shí)別。后者體積更大，從價(jià)格來說，也更貴。一分錢一分貨，其識(shí)別的準(zhǔn)確率和抗欺騙的能力，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過前者。所以，在那些重大的場(chǎng)合，人臉識(shí)別的可靠性還是相當(dāng)有保證的。

鏡頭前是活人嗎？

技術(shù)上把這種抵抗忽悠的能力， 稱為“ 活體檢測(cè)”。那么，要如何判斷站在鏡頭前的，是一個(gè)真人，還是打印出來的照片或者手機(jī)上的畫面？

最常用的檢測(cè)方式是動(dòng)作檢測(cè)。通過語(yǔ)音、文字等方法，要求被驗(yàn)證的用戶做出一系列指定的動(dòng)作，如張嘴、搖頭、眨眼、念出某個(gè)隨機(jī)數(shù)字等等。很顯然，照片上的人臉，是不會(huì)做出這些動(dòng)作的。這種方式的成本低，可靠性也很高，但缺點(diǎn)就是需要用戶予以配合。

不需要用戶配合的方法里，比較常用的有兩種：人臉深度信息的鑒別和多光譜下人臉反射的鑒別。

先來說說人臉深度信息的鑒別。無論是平板、手機(jī)，還是打印出來的人臉照片，人臉都是二維化的，眼睛、鼻子、耳朵都處于同一個(gè)平面內(nèi)。而真正的人臉，當(dāng)然是三維的：鼻尖在最前面，耳朵在最后面，眼睛位于兩者之間。

在數(shù)學(xué)上，常用“曲率”這個(gè)參數(shù)，來描述一個(gè)物體表面的凹凸、彎曲情況。在人臉識(shí)別中使用的也是這個(gè)邏輯：先用一束人眼無法看到的光，在被識(shí)別的“臉”上進(jìn)行大致的3D掃描，通過反射回來的微小差異，得到耳朵、鼻尖、額頭等位置的特征點(diǎn)在空間中的坐標(biāo)，從而計(jì)算一個(gè)綜合曲率;再和已知的人體曲率范圍相比較，就能知道這個(gè)曲率是否合理。如果算出來曲率很小，那就說明識(shí)別的只是一個(gè)二維的平面，不是活人。

要做到這一點(diǎn)，需要比較專業(yè)的設(shè)備，手機(jī)恐怕是很難的。但近年來，隨著雙攝手機(jī)的普及，人臉識(shí)別的能力也得到了全面提升：兩個(gè)鏡頭之間有一定的距離，就像是我們的左右眼;當(dāng)它識(shí)別的是一個(gè)凹凸有致的人臉時(shí)，兩個(gè)鏡頭“看到”的畫面，一定是有較大差異的。如果兩個(gè)畫面幾乎完全一致，那一定不是真人。

而多光譜鑒別，是在人臉深度信息的基礎(chǔ)上再加了一道保險(xiǎn)：它會(huì)用不同顏色的可見光、近紅外光、近紫外光等很安全的光源，交替掃描人臉。人的皮膚對(duì)這些光源的反射能力，和照片、屏幕差異極大，容易看出破綻。即便能讓其中一種光源蒙混過關(guān)，也很難同時(shí)模擬人臉對(duì)其他幾種光線的反射情況。

總體而言，人臉識(shí)別中的活體檢測(cè)技術(shù)，就是在與不法分子進(jìn)行較量，兩者都在對(duì)抗中不斷進(jìn)化。但愿，不會(huì)真的出現(xiàn)我們的“臉”被人偷走的那一天吧。