【正文】 入 關(guān)鍵詞補充 檢 索 對于塊 1： 閱讀文獻的過程中發(fā) 現(xiàn) “刷臉 ”是人臉識別活體檢測中的關(guān)鍵技術(shù)； 因此，將上述關(guān)鍵詞引入塊 1 的關(guān)鍵詞中； 對于塊 3： 閱讀文獻的過程中發(fā) 現(xiàn) “交互式動作 ”、 “人臉防偽 ”、 “人臉防偽 ”、 “”false face””、 “防欺 騙 ”、 “假人臉 ”是人臉識別活體檢測中的關(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 作 的 人臉驗證防偽識別方法及 系 統(tǒng) 、 CN106372615A 一種人臉防偽識別方法以及裝 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 ， 因為如果直接引入將 會 帶 來較大的噪音 ， 例如 ： （ CN106204856A 一個智能門禁傳媒系統(tǒng) ） ； 特別注意 的 是 此處切不可直接 將 “防 偽 ”一詞直接引入 ， 因為如果直接引入將會帶來較大的 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 出 現(xiàn) 較 大 的 噪 音 （ 例 如 ： CN205318544U 一種基于三維人臉識 別 的 ATM 機防欺詐裝置及系統(tǒng) ） ， 同時 ， 其 也沒有對現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)該做出太大的貢獻。 20xx 年 之 后， Facebook、 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 14 頁 /共 43 頁 專利申請量 取得了 99%以上的準(zhǔn)確率 。 主要申請 人 及發(fā) 明 人分析 （ 1）主要申請人申請量分析 如圖 26 可知 ， 關(guān) 于 人臉識別活體驗證領(lǐng) 域 的申請量排名前十公司 中 （未合 并申請人 ） ，申請量最大的為 ： SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD（三星 電 子 公司 ）， 其申請量達(dá)到 27 件 ； 如果對部分申請進行合并 ， 我國的北京曠 世 （ BEIJING KUANGSHI） 科技有限公司的申請量達(dá)到 30 件 ， 北京小孔科技有限公司申 請 量 達(dá)到 19 件；這說明我國的公司已經(jīng)涉 足 人臉識別活體驗證技術(shù)，并取得一 定 的 技術(shù)突破。 印奇 黃磊 車全宏 曹志敏 STEVEN GERST NACCACHE DAVID IRWIN GROSS 賈開 范浩強 MICHAEL G. SMITH MARK KHACHATURIAN 0 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 20xx20xx 年間年在人臉識別活體檢測領(lǐng)域申請 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 別 印 刷或書寫字符或者 用 ； 這是由于由于人臉識別技術(shù)主要是針對各種場合獲得的圖 第 18 頁 /共 43 頁 像或視頻進行處理，因而其在專利文獻中的分類號主要以 G06K9 為主。 圖 212 主要申請人技術(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別活體驗證技術(shù)的技術(shù)發(fā)展現(xiàn) 第 20 頁 /共 43 頁 狀，而 G06T7/00 和 G06T1/00 小類的技術(shù)又不是活體驗證中的關(guān)鍵技術(shù)突 破 ， 因此并沒有將 G06T 納入本次的檢索范圍 。 35 30 25 20 擬合曲線 15 10 5 0 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 圖 214 面部姿態(tài)活體驗 證 技術(shù)的 專 利申請 情 況 這是由于通過臉部姿態(tài)運 動 具有較強的抗照片欺騙作用 ， 而且采用臉部姿態(tài) 運動無需增加附加設(shè)備 ， 光線影響對臉部的影響也較小 ， 因此采用臉部姿態(tài) 運 動 是成本低、操作簡 單 、效果明顯的活體驗證技術(shù) 。 進而提高了防欺騙的效果 ， 具有顯著的效果 。 在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行熱紅外圖像的人臉識別測試比較 ， 研 究 表 明熱紅外 圖 像的人臉識別性能在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上低于可見光系統(tǒng) 。 20xx 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性 。 通過對數(shù)字簽 名 中 的雜湊值與重新生成的雜湊值進行比較 ， 可以鑒別該電子交易真?zhèn)?。 數(shù)據(jù)的 易采集。 1998 年左右開 始 采 用 生物特征進 行 活體驗證 ， 例 如 ： CN1139894C認(rèn)證電子交易的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)和方 法 ， 其采用生物特 征 憑 證提取器系統(tǒng) ， 用于提取生物特征憑證 ， 生物特征憑證可以被用來在具有生 物 特 征數(shù)據(jù)庫的任何電子交易中進行認(rèn)證 。 ABE HIROSHI MORPHO 深圳市中控生物識別技術(shù)有限公司 ARC DEVICES LIMITED SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD 0 2 4 6 8 申請數(shù)量 /件 圖 217 基于紅外熱輻射的 活 體檢測 的 主要申 請 人 （ 4）基于傅里葉頻譜分析活體驗證技術(shù) 引入 “傅里葉頻譜分 析 ”的關(guān)鍵詞 ：“傅里葉 or 光譜 or 頻譜 ”并進行檢索： TIABC=((人臉 or 面部 or 臉部 or 人像 or Face or facial or 刷臉 )) AND TIABC=(( 檢 測 or 驗 證 or 檢 驗 or 判 斷 or 識 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”or 交 互式動作 or 人臉防偽 or 人臉防偽 or false face or 防欺騙 or 假人臉 or 真 實人 )) and IPC=(G06K9) and TIABC=(( 傅里葉 or 光譜 or 頻譜 ) ) 傅立葉頻譜分析的方法來區(qū)分活體人臉和照片 ， 照片是平面的照片的高頻分 量應(yīng)該小于活體人臉的成 像 ，其次如果照片放 置 在相機前 ， 臉部 缺 少表情 變 化， 頻率分量的 標(biāo) 準(zhǔn)差很小。 25 20 擬合曲線 15 10 5 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 圖 216 基于紅外熱輻 射 活 體 驗證技 術(shù) 的專利 申 請 與可見光圖像不同 ， 熱紅成像反應(yīng)了人臉熱輻射情況 ， 因此熱紅成像本身就 表明了圖像中的人臉是活體 ， 但是熱紅外會受到室內(nèi)外溫度變化 、 酒精 、 玻 璃 遮 擋等因素影響 。檢索結(jié)果如圖 215 所示，基于三維深度 信息活體驗證人臉識 別 活體驗證技 術(shù) 的專利申請始 于 20xx 年 左 右 ， DE1020xx039937A1 Verfahren und System zur Identifikation, Verifikation, Erkennung und Wiedererkennung（人臉識 別 、 驗證和識別方法和系統(tǒng) ） 。并進行檢 索 ： 第 21 頁 /共 43 頁 TIABC=((人臉 or 面部 or 臉部 or 人像 or Face or facial or TIABC=(( 檢 測 or 驗 證 or 檢 驗 or 判 斷 or 識 別 or 認(rèn) 證 刷臉 )) AND 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” or 交 互式動作 or 人臉防偽 or 人臉防偽 or false face or 防欺騙 or 假人臉 or 真 專利申請數(shù)量/件 實人 )) and IPC=(G06K9) and TIABC=((面 部表情 or 微笑 or 點頭 or 搖頭 or 嘴 or 唇 or 凝視 or 眨眼 ) ) 基于面部姿態(tài)人臉識別活體驗證技 術(shù) 的 專 利 申 請 始 于 20xx 年 左 右 ， KR1020xx0091345A??????????????????? ? （用于面部識 別活體檢測的方法和系統(tǒng) 測 試 ） ，從而通過面 部 表 情 、嘴巴說話 、 眨眼等姿 態(tài) 進 行活體驗證，進而增 大 人臉識別的欺 騙 難度。 此外 ， 除了 G06K9/00 小組專利申請數(shù)量逐漸增加 ， 其他領(lǐng) 域 ： 例如 g06k9/62 （應(yīng)用電子設(shè)備進行識別的方法或裝置 ） 、 g06t7/00（圖像分析 ， 例如從位像 到 非 位像 ） 、 g06k9/46（ 圖像 特 征或 特 性的 抽 取 ） 等專 利 申請 數(shù) 量逐 漸 增加 ， 這 說 明 這些領(lǐng)域?qū)⑹俏磥砣四樧R別活體驗證領(lǐng)域的主要發(fā)展方向。 排名第一和第二的申 請 人 均為外國的發(fā)明人 ， 這說明在該領(lǐng)域內(nèi) ， 主要技術(shù)的發(fā)明人還是國外發(fā)明人 。 其中 ， 人臉 識別技術(shù)領(lǐng)域?qū)?于 智力密集型企業(yè) ， 北京 、 江蘇具有較多的重點大學(xué) ， 為人 臉 識 別技術(shù)的研發(fā)提供了智力基礎(chǔ) ， 而且廣東 、 江蘇強大的制造業(yè) 、 研發(fā)優(yōu)勢積 攢 的 配套系統(tǒng)為人臉識別的研 發(fā) 和制造提供了巨大 的 動 力 ，特別是在 廣 東諸如 華 為、 騰訊的在人臉識別技術(shù)上具有較大的研發(fā)突 破 。 第 13 頁 /共 43 頁 申請數(shù)量/件 圖 21 世界有關(guān)人臉識 別 活體驗 證 的專利 分 布 400 350 300 250 200 150 100 50 0 中國 美國 韓國 日本 歐洲專利局 圖 22 主要國家 /地區(qū) 相 關(guān)專利 申 請情況 但是， 由 圖 23 中 可 以看 出 ， 20xx 年 以 后人 臉 識別 活 體驗證 領(lǐng) 域， 不 論是世 界專利的申請量 ， 還是中國專利的申請量 ， 都出現(xiàn)了周期性的波動 ， 這可能 是 由 于活體驗證技術(shù)研發(fā)的過 程 中存在著技術(shù)瓶頸 ， 從而限制了技術(shù) 的 發(fā)展。 本項目要研究 的 人臉識別活體驗證技 術(shù) ， 主要從三個方面進行界定 ， 一是 其 驗證 的目標(biāo)本體為人 臉 ， 即以人臉作為驗證的客 體 ； 二是為識別 ， 并通過對人臉 進 行 驗證和識 別 ；三是其是主 要 活體驗證，從而防止欺騙和攻 擊 。 其研究成果認(rèn)為 ： 模仿者不能改變視頻中 的 頭 部和人臉運動，對需要 被 測 人主動進行動作（ 例 如搖頭 ） ，在進 行 輸入 的 的 視 頻 流過程中沒有當(dāng)時攝像頭采集的視頻流更具有規(guī)則性 ， 活體檢測技術(shù)完全可以通 過判斷幀率的方式在第一時間就會阻止模仿用戶 ， 活體檢測的中包含的動 作 （ 微 笑 、 眨眼 、 搖頭 ） 是隨機組合的 ， 再加上活體的連續(xù)性檢測 ， 似的這項技術(shù) 被 模 第 7 頁 /共 43 頁 仿的難度越來越 大 。 第 6 頁 /共 43 頁 表 11 活體檢測的欺騙特征 活體檢測 方 法 用戶配合 光線影響 附加設(shè)備 抗照片欺騙 抗視頻欺騙 三維深度 信 息 一般 中 無 一般 弱 臉部運動 少 中 無 較強 弱 多膜生物 認(rèn) 證 少或一般 低 有 —— —— 人機交互 多 低 有 強 一般 傅里葉頻 譜 分析 少 中 無 一般 一般 眨眼 少 低 無 較強 弱 熱紅外成像 無 低 有 強 強 由上表