人臉識別門禁技術在中國越來越成熟，在我們的生活中得到了廣泛的應用。人臉識別門禁技術賦予無感覺通行智能快捷，深受用戶青睞。為了避免惡意破解，活體檢測的人臉防偽技術已經(jīng)成為必不可少的檢測技術，其中動作活體檢測的安全性最高。然而，由于用戶需要指定動作，用戶體驗仍然需要進一步優(yōu)化。事實上，為了達到無感覺通行的最佳效果，一些設備沒有使用動作活體檢測。例如，人臉識別門禁機通常使用圖像和光效果來識別活體。
 

　　人工智能人臉識別門禁系統(tǒng)機活體檢測的三種方法?
 

　　一，一般類型的攝像機活體檢測。
 

　　即使不需要配合各種動作指令，當人站在人臉識別門禁機前，人臉也不是絕對靜止的，還是可以從一些微表情中識別出來，比如眼瞼和眼球的節(jié)奏、眨眼、嘴唇和周圍臉頰的伸縮等等。利用特定的物理特征或多種物理特征的融合，我們可以通過深入學習和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分類器來區(qū)分是活體還是攻擊。活體檢測中的物理特征主要分為紋理特征、色彩特征、頻譜特征、運動特征、圖像質(zhì)量特征、心跳特征等。


       二，紅外攝像機活體檢測。

　　
       紅外線人臉活體檢測主要以光流法為基礎。光流法是利用圖像序列中像素強度數(shù)據(jù)的時域變化和相關性來確定每個像素位置的運動，即從圖像序列中獲取每個像素點的運行信息，利用高斯差濾波器、LBP特性和支持向量機進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。與此同時，光流場對物體的運動比較敏感，利用光流場可以統(tǒng)一檢測眼球的運動和眨眼。這種活體檢測方法可以在用戶不合作的情況下進行盲目檢測。
 

　　三，3D類型的攝像機活體檢測。
 

　　利用3D攝像機拍攝人臉，獲取相應人臉區(qū)域的3D數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)，選擇最具區(qū)別性的特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，最后利用訓練過的分類器來區(qū)分活體和非活體。特征的選擇很重要，我們選擇的特征包括全局信息和局部信息，有利于算法的穩(wěn)定性和魯棒性。