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人脸识别安防系统的“危”与“机”( 二 )

人脸识别


（二）高清智能摄像机使用比例不断提升
整个安防行业普通摄像头安装数量的增速在放缓 ， 但每一个新增项目里面智能摄像头的比例却在不断提高 。过去一百个摄像机 ， 可能都是传统摄像机 ， 而现在要求 ， 所有新建项目 ， 智能摄像机比例不能低于35% ， 而且这个比例会随着技术突破逐年提高 ， 最终会全部换成智能摄像机 。这样就不用将视频再传回到后端处理 ， 直接在前端完成 ， 减少了宽带占用量 ， 提升了边缘计算能力 ， 提高了人脸识别的准确度 。
（三）积极应用活体检测技术
活体检测主要是对活体上的生理信息进行识别和判断 ， 它将生理信息作为生命特征 ， 以此来区分用硅胶、塑料、照片等一些非生命物质伪造的生物特征 。活体检测着重于眨眼判断与嘴部张合判断 ， 从而更好地区分照片和真实人脸 ， 以此来减少虚假信息的攻击 。为了降低虚假信息攻击事件的发生 ， 我国多数企业在积极攻关人脸识别技术 ， 着力开发更为可靠、高效的产品 ， 以此为更多的企业和个人服务 。例如 ， 某产品着重推出多维活体监测功能 ， 具体操作为：通过让个体去朗读较为复杂的随机数 ， 在此过程中 ， 不断去捕捉细微的嘴部变化 ， 并且不断加大视频合成的难度 ， 从而减少造假事件的发生 。此外 ， 还增加了人脸纹理分析、语音图像检测以及面具检测等多维度防护 ， 通过有效手段将这些防护手段进行融合 ， 实现高强度的防护体系 ， 增加信息的安全系数 ， 维护信息的安全 。
（四）积极研究防御技术、AI安全技术
常见的攻击方法主要是在脸上或者物体上粘贴对抗样本 ， 通过诱导识别算法的图像“补丁”让识别系统出错 。安防系统经过深度学习之后 ， 可以变得更加“聪明” ， 实现智慧识别 。
2020年4月9日 ， 英特尔公司与佐治亚理工学院宣布将为美国国防部高级研究计划局（U.S. Defense Advanced Research Projects Agency）建立一个项目团队 ， 该项目名为“确保人工智能对抗欺骗”（Guaranteeing Artificial Intelligence Robustness against Deception ， GARD） ， 研究将持续四年 ， 预计耗资数百万美元 ， 英特尔为主承包商 。该计划旨在防范机器学习模型受到欺骗攻击 ， 致力于改善网络安全防御机制 。我国也应该向发达国家学习 ， 给国内企业较多政策性扶持 ， 鼓励其不断研发最新的防御技术 ， 通过深度学习提高安防查验系统的安全防范能力 ， 从而扼制不法分子通过对抗样本攻击来欺骗安防查验系统 。
（五）3D人脸识别准确率提升成未来发展趋势
由于人脸检测和识别过程中受环境光的影响较为严重 ， 故采用了主动光方案 ， 这样会降低环境光变化的影响 ， 从而使人脸识别的准确率得到了提升 。另外 ， 传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度信息 ， 不能将完整的人脸数据信息呈现出来 ， 这样人脸硅胶面具、虚假照片便有了可乘之机 。相比而言 ， 3D传感摄像头进行人脸识别时 ， 内置的点阵投影仪可同时投射出3万多个红外点到用户脸部 ， 这些肉眼很难观察到 ， 其数据极其丰富 ， 尤其是颜色、纹理、深度等方面 。在充分获取人脸信息后 ， 可以抵抗外来视频、照片的攻击 ， 提高人脸识别技术的安全系数 ， 增加人脸识别的准确性 。
目前 ， 济南地铁1号线宣布开启商业运营 ， 这是我国第一条采用3D人脸识别闸机的地铁线路 。其具体操作流程为：乘客需下载济南地铁App并录入个人信息 ， 在进出站时 ， 只需将脸部对准3D人脸识别设备 ， 即可快速通过闸机 。据官方报告 ， 平均一分钟内可让30-40名乘客顺利通过闸机 ， 也就是一位乘客仅需两秒便可完成进站 。相对于时下流行的刷卡、扫码进站 ， 3D刷脸更为快速、便捷、安全 ， 省去了手机、卡片等中间介质 ， 乘客可做到无感快速进出站 ， 不会出现不慎忘带或遗失手机、交通卡等情况 。“最好的科技是让你感受不到科技的存在” ， 这就是3D刷脸进站的意义 。虽然当今3D人脸识别技术更多应用于手机之上 ， 但伴随着3D刷脸进站的正式运行 ， 未来将有更多的安防产品应用此项技术 。


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