【正文】 有活體人臉的待驗(yàn)證對(duì)象，從而有 效地防范攻擊者借助于非活體工具進(jìn)行的攻擊。由于所述字符串是隨機(jī)地生成的，諸如照片、視頻、動(dòng)畫、3D 人臉模型、或者面具 的非活體不能呈現(xiàn)與所述字符串發(fā)音對(duì)應(yīng)的面部動(dòng)作。獲得所述差圖像的檢測(cè) 值 ， 如 果 所 述 檢 測(cè) 值 大 于 預(yù) 定 閾 值 ， 則 確 定 所 述 待 檢 測(cè) 對(duì) 象 為 活 體 。同時(shí)為了獲得更好的活體驗(yàn) 證技術(shù)，未來將在 G06K9/20（圖像捕獲）、G06T7/00（圖像分析）做出進(jìn)一步的 突破。隨著技術(shù)的進(jìn)步，相信活體驗(yàn)證的信息獲取將會(huì)變得更加簡(jiǎn)單快捷，未來可 能會(huì)有更多、更具欺騙性的攻擊技術(shù)出現(xiàn)，這也給生物認(rèn)證技術(shù)的應(yīng)用帶來極大 的挑戰(zhàn)。此外，需要特別注意的是活體驗(yàn)證技術(shù)自身應(yīng)含有活體信息的生物特征，如心電圖，熱紅成像、步態(tài)，對(duì)個(gè)人來說是唯一的，在某些特定的 應(yīng)用場(chǎng)合下可以使用包含活體信息特征來進(jìn)行身份認(rèn)證。（2）隱蔽性、抗攻擊性 抗欺騙性能是活體驗(yàn)證機(jī)械重要特點(diǎn)，直接影響到系統(tǒng)的安全性。通過對(duì)上述的專利技術(shù)進(jìn)行分析，活體驗(yàn)證技術(shù)第 31 頁/共 43 頁的流程圖如圖 220 所示。通過對(duì)數(shù)字簽名中 的雜湊值與重新生成的雜湊值進(jìn)行比較，可以鑒別該電子交易真?zhèn)巍?指紋、 虹膜相比于其他的活體驗(yàn)證技術(shù)難以獲得，從而降低了活體驗(yàn)證的檢測(cè)效率。 2000 年， US6744909B1Authentication system and method，其將基準(zhǔn)和輸入的圖像作傅里 葉變換后再用處理器作非線性變換和反傅里葉變換以確定其證實(shí)性。降低基于 紅外熱輻射檢測(cè)活體的檢測(cè)成本，將是未來的人臉識(shí)別活體檢測(cè)的主要研究方向。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行熱紅外圖像的人臉識(shí)別測(cè)試比較，研究表明熱紅外圖像的人臉識(shí)別性能在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上低于可見光系統(tǒng)。一切溫度高于絕對(duì)零度的 物體都能產(chǎn)生熱輻射，溫度愈高，輻射出的總能量就愈大。進(jìn)而提高了防欺騙的效果，具有顯著的效果。對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)來說，真人三維人臉可能 比照片和視頻的威脅更大。3530專利申請(qǐng)數(shù)量/件2520 擬合曲線1510502002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016圖214 面部姿態(tài)活體驗(yàn)證技術(shù)的專利申請(qǐng)情況這是由于通過臉部姿態(tài)運(yùn)動(dòng)具有較強(qiáng)的抗照片欺騙作用，而且采用臉部姿態(tài) 運(yùn)動(dòng)無需增加附加設(shè)備，光線影響對(duì)臉部的影響也較小，因此采用臉部姿態(tài)運(yùn)動(dòng) 是成本低、操作簡(jiǎn)單、效果明顯的活體驗(yàn)證技術(shù)。圖 213 主要發(fā)明人在技術(shù)領(lǐng)域小組的分布圖 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析 主要活體驗(yàn)證技術(shù)檢索分析 本項(xiàng)目主要的研究對(duì)象為人臉識(shí)別活體驗(yàn)證技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，且人臉識(shí)別活體驗(yàn)證相關(guān)專利的主要分類號(hào)集中于 G09K9 大組，為了更準(zhǔn)確的分析人臉識(shí)別活體驗(yàn)證技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，并未后續(xù)的研究提供指導(dǎo)，因此后面的分析將針對(duì)G09K9 大組進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。圖212 主要申請(qǐng)人技術(shù)構(gòu)成小組分析不過值得注意的是，本次主要研究的是人臉識(shí)別活體驗(yàn)證技術(shù)的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，而 G06T7/00 和 G06T1/00 小類的技術(shù)又不是活體驗(yàn)證中的關(guān)鍵技術(shù)突破， 因此并沒有將 G06T 納入本次的檢索范圍。技術(shù)構(gòu)成小組的申請(qǐng)隨年度的變化如圖 211 所示。印奇黃磊車全宏曹志敏STEVEN GERSTNACCACHE DAVIDIRWIN GROSS賈開范浩強(qiáng)MICHAEL G. SMITHMARK KHACHATURIAN0 2 4 6 8 10 12 14 16圖29 主要發(fā)明人排名 技術(shù)構(gòu)成分析（1）技術(shù)構(gòu)成隨年度的變化分析圖 210 可以發(fā)現(xiàn)，自 20082016 年間年在人臉識(shí)別活體檢測(cè)領(lǐng)域申請(qǐng) 的專利主要分布于 G06K9 大類，其中 G06K9 的具體含義為：用于閱讀或識(shí)別印 刷或書寫字符或者用；這是由于由于人臉識(shí)別技術(shù)主要是針對(duì)各種場(chǎng)合獲得的圖像或視頻進(jìn)行處理，因而其在專利文獻(xiàn)中的分類號(hào)主要以 G06K9 為主。如圖 28 所示，通過天眼查對(duì)北京曠世科技與北京小孔 科技進(jìn)行檢索發(fā)現(xiàn)，北京曠世科技與北京小孔科技具有較深的淵源，兩者主要的 投資人基本相同。 主要申請(qǐng)人及發(fā)明人分析（1）主要申請(qǐng)人申請(qǐng)量分析如圖 26 可知，關(guān)于人臉識(shí)別活體驗(yàn)證領(lǐng)域的申請(qǐng)量排名前十公司中（未合 并申請(qǐng)人），申請(qǐng)量最大的為：SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD（三星電子 公司），其申請(qǐng)量達(dá)到 27 件；如果對(duì)部分申請(qǐng)進(jìn)行合并，我國(guó)的北京曠世（BEIJINGKUANGSHI）科技有限公司的申請(qǐng)量達(dá)到 30 件，北京小孔科技有限公司申請(qǐng)量達(dá)到 19 件；這說明我國(guó)的公司已經(jīng)涉足人臉識(shí)別活體驗(yàn)證技術(shù)，并取得一定的 技術(shù)突破。圖24為活體驗(yàn) 證技術(shù)中國(guó)申請(qǐng)人地域分布。2014年之后，F(xiàn)acebook、CUHK、 Face++等通過深度學(xué)習(xí)在LFW上取得了97%以上的準(zhǔn)確率，特別是DeepID2算法第 23 頁/共 43 頁取得了99%以上的準(zhǔn)確率。當(dāng)前，全球涉及人臉識(shí)別活體驗(yàn)證的專利申請(qǐng)超過1000余件，世界范圍的分 布圖如21所示，申請(qǐng)量排名前5的國(guó)家/地區(qū)如圖22所示。TIABC=(( 人臉 or 面部 or 臉部 or 人像 or Face or facial)) AND TIABC=(( 檢測(cè) or 驗(yàn)證 or 檢驗(yàn) or 判斷 or 識(shí)別 or 認(rèn)證 or 判別 or Recognition or authentication or identify)) AND TIABC=((活體 or 生命體 or 生物 體 or 活人 or VITAL SIGN or “biometric authentication” or “l(fā)iving body”)) and IPC=(G06 or G07)；得到 1824 個(gè)結(jié)果（申請(qǐng)?zhí)柡喜⒑?1567 個(gè)結(jié)果）；3： 引入關(guān)鍵詞補(bǔ)充檢索對(duì)于塊 1：閱讀文獻(xiàn)的過程中發(fā)現(xiàn)“刷臉”是人臉識(shí)別活體檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)； 因此，將上述關(guān)鍵詞引入塊 1 的關(guān)鍵詞中；對(duì)于塊 3：閱讀文獻(xiàn)的過程中發(fā)現(xiàn)“交互式動(dòng)作”、“人臉防偽”、“人臉防偽”、 “”false face””、“防欺騙”、“假人臉”是人臉識(shí)別活體檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)；因此， 將上述關(guān)鍵詞引入塊 3 的關(guān)鍵詞中，例如：（CN105005779A基于交互式動(dòng)作的 人臉驗(yàn)證防偽識(shí)別方法及系統(tǒng)、CN106372615A 一種人臉防偽識(shí)別方法以及裝置、 CN104573682A 一種基于人臉相似度的人臉防偽方法、US9582724B2False face representation identification、CN106446772A 一種人臉識(shí)別系統(tǒng)中的防欺騙方法）； 特別注意的是此處切不可直接將“防偽”一詞直接引入，因?yàn)槿绻苯右雽?huì)帶 來較大的噪音，例如：（CN106204856A 一個(gè)智能門禁傳媒系統(tǒng)）；特別注意的是 此處切不可直接將“防偽”一詞直接引入，因?yàn)槿绻苯右雽?huì)帶來較大的噪音； 而且，部分具體的技術(shù)關(guān)鍵詞例如：紅外，雖然在活體檢測(cè)中具有較好的結(jié)果， 此 處 如果 直接 將紅 外作 為 關(guān)鍵 詞直 接引 入， 則 會(huì)出 現(xiàn)較 大的 噪音 （例 如： CN205318544U 一種基于三維人臉識(shí)別的 ATM 機(jī)防欺詐裝置及系統(tǒng)），同時(shí)，其 也沒有對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)該做出太大的貢獻(xiàn)。第二章 人臉識(shí)別中的活體驗(yàn)證專利檢索分析 專利信息檢索及標(biāo)引 技術(shù)研究邊界定義 人臉識(shí)別中的活體驗(yàn)證技術(shù)在美國(guó)、日本、韓國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家得到了快速發(fā)展。人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)采集圖像中的人臉辨認(rèn)準(zhǔn)確率較高，卻無法準(zhǔn)確識(shí)別采集的 人臉圖像是來自人體本身還是來自照片、視頻或三維模型。它的缺點(diǎn)是熱紅外成像儀價(jià)格較為昂貴，一般幾萬元左右， 不能在便攜式設(shè)備上使用。人機(jī)交互的方法需要人的主動(dòng)配合，如讀取一段文字、點(diǎn)頭、手勢(shì)識(shí) 別等，這種方式加大了破解難度，但另一方面也帶來了身份認(rèn)證的煩瑣。 人臉識(shí)別活體驗(yàn)證技術(shù)現(xiàn)狀 近些年來，為了提供更加安全可靠的活體人臉識(shí)別技術(shù)，各種算法原理得到不斷的應(yīng)用。其主要缺點(diǎn)在于：二維平面結(jié)構(gòu)；沒 有面部表情、語音、眨眼等生理變化。本報(bào)告旨在通過對(duì)全球?qū)＠麛?shù)據(jù)的檢索分析，探索人臉識(shí)別領(lǐng)域的活體檢 測(cè)方法的主要技術(shù)構(gòu)成及發(fā)展趨勢(shì)，從而為企業(yè)的活體檢測(cè)技術(shù)研發(fā)方向、專利 布局及發(fā)展策略提供合理化建議。 人臉識(shí)別技術(shù)的欺騙手段近期，“實(shí)時(shí)人臉捕捉和再扮演—— Face2Face”引起了國(guó)內(nèi)科技圈的熱議； 如此便可能造成在一個(gè)人不知情的情況下，他人能夠通過微博上的照片下載的方第 8 頁/共 43 頁式，通過此項(xiàng)技術(shù)模仿他人人臉，再讓人臉運(yùn)動(dòng)根據(jù)活體檢測(cè)要求的動(dòng)作運(yùn)動(dòng)起來，進(jìn)而順利實(shí)現(xiàn)人臉解鎖，攻破金融、安防、門禁等領(lǐng)域？目前，人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)采集圖像中的人臉辨認(rèn)準(zhǔn)確率較高，卻無法準(zhǔn)確識(shí)別 采集的人臉圖像是來自人體本身還是來自照片、視頻或三維模型。當(dāng)前人臉識(shí)別方法都只能在特定約束條件下取得較好的性能, 然而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，人臉的表象會(huì)因?yàn)楣庹辗较?、姿態(tài)、表情變化而產(chǎn)生較 大的變化，每種特定的識(shí)別器只對(duì)其中一部分變化比較敏感，因此，將可以整合 互補(bǔ)信息的多個(gè)分類器集成能夠提高整個(gè)系統(tǒng)的分類準(zhǔn)確率。使變換后的人臉圖像樣木不但處于低維空間，且具有良好的人臉表征 能力和聚類性。但是，當(dāng)人臉具有一定的表 情或者姿態(tài)變化時(shí)，易造成特征提取不精確、識(shí)別率較低，近年來已經(jīng)很少有新 的發(fā)展。為促進(jìn)人臉識(shí)別算法的深入研究和實(shí)用化，美 國(guó)國(guó)防部發(fā)起了人臉識(shí)別技術(shù)( FaceRecog nition Technolog y 簡(jiǎn)稱 FERET )工程。人臉識(shí)別作為用戶接受度最高、最自然、 最直觀的可視化生物識(shí)別技術(shù)，其技術(shù)和應(yīng)用價(jià)值正在突顯，成為計(jì)算機(jī)視覺和 模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)熱門領(lǐng)域。如引用發(fā)布，需注明出處和來源。對(duì)于本報(bào)告所提供信息所導(dǎo)致的任何直接的或者間接的 商業(yè)后果，本團(tuán)隊(duì)不承擔(dān)任何責(zé)任。本團(tuán)隊(duì)通過網(wǎng)絡(luò)、專利數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)技術(shù)背景進(jìn)行了解，并確定一系列相關(guān)的檢 索關(guān)鍵詞和分類號(hào)。知識(shí)（馬鞍山）律師事務(wù)所接受課題后， 先后就上述公司的相關(guān)背景進(jìn)行了解，現(xiàn)根據(jù)檢索得到的資料進(jìn)行分析后出具本 報(bào)告。因此，本報(bào)告是基于專利檢索 分析得到的結(jié)果，對(duì)其他因素的影響有涉及但不做具體分析，因此并不能單純直 接作為研發(fā)決策的依據(jù)。任何單位及個(gè)人未經(jīng)書面許可不得以任何形式或理由 對(duì)報(bào)告的任何部分進(jìn)行翻版、復(fù)制和發(fā)布。人臉識(shí)別按照人臉信息的來源可以分為兩基于靜態(tài)人臉圖像的識(shí)別 和基于包含人臉的動(dòng)態(tài)視頻信息的識(shí)別。進(jìn)人九十年代后，隨 著人臉識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用和各行業(yè)對(duì)其需求的增加，許多企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)在從 事加快了對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究。 基于幾何特征的方法 基于幾何特征方法首先檢測(cè)出嘴巴、鼻子、眉毛、眼睛等臉部主要部件的位置和大小，再利用上述部件的總體幾何分布關(guān)系以及相互之間的參數(shù)比例來識(shí)別 人臉；再以面部特征點(diǎn)之間的距離和比率作為特征，通過鄰方法來識(shí)別人臉；以 該方法建立的人臉識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)半自動(dòng)系統(tǒng)，面部特征點(diǎn)必須由人手工定位， 該方法對(duì)光照變化和姿態(tài)變化不敏感；基于幾何特征的方法具有直觀、識(shí)別速度 快、提取的特征在一定程度上對(duì)光照變化不太敏感。 基于統(tǒng)計(jì)的方法 基于統(tǒng)計(jì)的方法將人臉圖像視為隨機(jī)向量，從而用一些統(tǒng)計(jì)方法來分析人臉模式, 這類方法有著完備的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論支持`得到了較好地發(fā)展，出現(xiàn)了一些較成 功的算法。 多分類器集成方法 將多個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)組合是目前機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門課題之一，這種技術(shù)已經(jīng)被廣泛運(yùn)用到模式識(shí)別之中。人臉識(shí)別的安全隱患得以更加體現(xiàn)，因此人們?cè)絹碓揭庾R(shí)到 活體檢測(cè)的重要性。圖 12 活體檢測(cè)的主要類型活體檢測(cè)的主要目的在于確認(rèn)人臉識(shí)別系統(tǒng)所采集的人臉圖像是來自真人 還是偽造的圖像，將其與識(shí)別系統(tǒng)相結(jié)合，將能夠提供更加安全可靠的人臉識(shí)別 性能。對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)來說，基本是基于可見光圖像的人臉認(rèn)證技術(shù)，其欺騙手 段主要有 3 類：（1）合法用戶的人臉照片 根據(jù)目前的識(shí)別技術(shù)，人臉照片的欺騙技術(shù)最簡(jiǎn)單、最為實(shí)用，可以通過空間圖片、簡(jiǎn)歷信息、偷拍等途徑輕易獲得。（3）合法用戶的三維人臉模型 三維人臉在于真人的相似性方面，與照片和視頻相比存在一定差距，但通過對(duì)真人三維人臉的建模，可以模仿眨眼、點(diǎn)頭、說話等動(dòng)作，其生理動(dòng)作更據(jù)可 控性，對(duì)于交互式活體檢測(cè)方法，攻擊人可按照系統(tǒng)給出的交互請(qǐng)求來制作相應(yīng) 的應(yīng)答。臉部運(yùn)動(dòng)估計(jì)適 用于人的身體必然發(fā)生運(yùn)動(dòng)時(shí)，而當(dāng)人靜止時(shí)無法獲取人面部的光流信息，容易 出現(xiàn)誤判?；t外成像的活體檢測(cè)方法， 是一種非常有效的檢測(cè)方法，紅外圖像特征分析能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過可見光，因?yàn)闊峒t 外根據(jù)人的體溫會(huì)生成分布不一致的圖像，而一張照片，是個(gè)平面的，溫差很小， 所以區(qū)分能力較強(qiáng)。 挑戰(zhàn)與機(jī)遇隨著網(wǎng)絡(luò)貿(mào)易、國(guó)土安全、社會(huì)安全的需要，身份驗(yàn)證已經(jīng)成為安全防護(hù)中 關(guān)注的重點(diǎn)，生物特征識(shí)別將迎來一個(gè)快速發(fā)展的時(shí)期，人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了數(shù) 十載的發(fā)展，如今已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，并且在一定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了商業(yè)應(yīng)用，人 臉識(shí)別技術(shù)也必將迎來更為廣闊的發(fā)展機(jī)遇。本項(xiàng) 目通過對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中活體檢測(cè)技術(shù)的檢索分析，對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展有重要意 義。 檢索要素表及注釋 本主題采用如下檢索要素以及如下檢索式進(jìn)行檢索：表 21 檢索要素表：關(guān)鍵詞塊 1：人臉 or 面部 or 臉部 or 人像 or face or facial塊 2：檢測(cè) or 驗(yàn)證 or 檢驗(yàn) or 判斷 or 識(shí)別 or 認(rèn)證 or 判別 or recognition or authentication or identify塊 3：活體 or 生命體 or 生物體