【正文】 該數(shù)據(jù)庫(kù)用于預(yù)先存儲(chǔ)與注冊(cè)用戶的體征 相對(duì)應(yīng)的 、 通過(guò)交易生物特征輸入裝置獲得的生物特征數(shù)據(jù) 。 20xx 年前后開(kāi)始采用紅外等手段紅外圖像采集并進(jìn)行活體驗(yàn)證， 例如 ： CN100478979C 利用身材信息輔助人臉信息的身份識(shí)別方法紅外攝像 機(jī) 進(jìn) 行紅外圖像采 集 ；如圖 216 所示，通過(guò)擬合曲線可以看出，每年的專(zhuān)利申請(qǐng)量 具有波動(dòng) ， 但是從擬合曲線分析可以發(fā)現(xiàn)專(zhuān)利申請(qǐng)量逐漸增 加 ， 但是專(zhuān)利增 加 的 第 24 頁(yè) /共 43 頁(yè) A 趨勢(shì)有所放 緩 。 20xx20xx 年關(guān)于專(zhuān)利申請(qǐng)量如圖 214 所示，雖然不同的年份的專(zhuān)利申請(qǐng)量有一定的波動(dòng) ， 但是 20xx 年 20xx 年 的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合 ， 專(zhuān)利申請(qǐng)量呈上升趨 勢(shì) ，而且后續(xù)還會(huì)繼續(xù)增 長(zhǎng) 。 說(shuō) 在該領(lǐng)域的主要技術(shù)還掌握在外國(guó)。 例 如， 20xx 年以前 ， 由于活體檢測(cè)的過(guò)程中包括復(fù)雜的姿態(tài) 、 表情變化 ， 很多算法 并 不 能取得很高的準(zhǔn)確率 ， 20xx 年時(shí)最好的算法也只 有 85%左右的準(zhǔn)確率 ； 因此限制 了活體驗(yàn)證領(lǐng)域的技術(shù)突破 ， 因此 在 20xx 年時(shí)出現(xiàn)了專(zhuān)利申請(qǐng)低谷 ； 20xx 年以后， 隨著深度學(xué)習(xí)的復(fù)興 ， 研究人員采用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決人臉識(shí)別問(wèn)題 ， 因此專(zhuān) 利 申 請(qǐng)量再此大量大量增加 ； 但是 ， 20xx 年至 20xx 年深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中并沒(méi) 有 取 得較大的技術(shù)突破 ， 其 20xx 年時(shí)準(zhǔn)確率仍然落后于傳統(tǒng)方法 ； 因此 ， 在 20xx 年時(shí) 再此 出 現(xiàn) 了 活 體 驗(yàn)證 領(lǐng) 域 專(zhuān) 利 申 請(qǐng) 量 的低 谷 。 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(lái)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(lái)更為廣闊的發(fā)展機(jī)遇。 對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)來(lái)說(shuō) ， 基本是基于可見(jiàn)光圖像的人臉認(rèn)證技術(shù) ， 其欺騙手 段主要有 3 類(lèi)： （ 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(guò)空 間圖片 、 簡(jiǎn)歷信息 、 偷拍等途徑輕易獲得 。 第 3 頁(yè) /共 43 頁(yè) 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(lái)分析人臉 模式 , 這類(lèi)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 。 任何單位及個(gè)人未經(jīng)書(shū)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。 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。 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(lái)已經(jīng)很少 有 新 的發(fā)展。 本報(bào)告旨在通過(guò)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(zhuān) 利 布局及發(fā)展策略提供合理化建議。它的 缺 點(diǎn)是熱紅外成像儀 價(jià) 格較為昂貴，一 般 幾萬(wàn)元 左 右， 不能在便攜式設(shè)備上使用。 當(dāng)前 ， 全球涉及人臉識(shí)別活體驗(yàn)證的專(zhuān)利申請(qǐng)超 過(guò) 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 。 如圖 28 所示 ， 通過(guò)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。 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(zhuān)利的主要分類(lèi)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 狀 況 ， 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。 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 。 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。 50 40 30 擬合曲線 20 10 0 1998 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 圖 219 基于多模生物認(rèn) 證 活體驗(yàn) 證 技術(shù)專(zhuān) 利 申請(qǐng)情況 活體 驗(yàn) 證技 術(shù) 特點(diǎn)分析 通過(guò)上述分析可以發(fā)現(xiàn) ， 九十年代后全球 人 臉識(shí)別技術(shù)可分為 3 個(gè)發(fā)展階 段 ， 20xx 年之前專(zhuān)利數(shù)量少于 100 件 ， 處于初步研究階段 ； 20xx 年到 20xx 年的 十年 ， 日本 、 美國(guó) 、 韓國(guó)等國(guó)家在該領(lǐng)域較快發(fā)展 ， 主要一方面原因可能是 受 恐 怖襲擊的影響 ， 發(fā)達(dá)國(guó)家迫切需求更可靠的安全識(shí)別技術(shù) 。 如圖 217 為基于紅外熱輻射的活體檢測(cè)的主要申請(qǐng)人 ， 其中排名第一為韓 國(guó)的三星科技 。 （ 2）三維深度信息活體驗(yàn)證技術(shù) 引入 “三維深度信 息 ”的關(guān)鍵詞：三維 or 3D。 這同樣表面 G06K9 是未來(lái)人臉識(shí)別活體驗(yàn)證的主要技 術(shù) 發(fā) 展方向。 180 160 140 120 100 世界專(zhuān)利申請(qǐng)量 美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)量 中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)量 80 60 40 20 0 1998 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 圖 23 世界 /中國(guó) /美 國(guó) 的專(zhuān)利 申 請(qǐng)趨勢(shì) 如圖 23 所 示 ，中 國(guó) 的 在 活 體 驗(yàn)證 領(lǐng) 域的 專(zhuān) 利申請(qǐng) 呈 現(xiàn)了 高 速增長(zhǎng) 態(tài) 勢(shì)，并 在 20xx 年之后開(kāi)始追趕美國(guó) 。 因此 ， 人臉識(shí)別技術(shù)活體 驗(yàn) 證 是一個(gè)極富挑戰(zhàn)性的問(wèn)題 ， 目前還沒(méi)有一種算法適用各種不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境 。相對(duì)照片而言， 人 臉視頻中含有搖頭 、 微笑、眨眼等活 體 的生理 信 息， 對(duì)識(shí)別系統(tǒng)威脅較大。人 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的 ， 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方 法就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和分類(lèi)能力 ， 通過(guò)對(duì)典型樣木的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練 ， 對(duì) 人臉進(jìn)行特征提取與識(shí)別，從而避免了復(fù)雜的特征提取工作。 人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別的重要分支 ， 其指給定一個(gè)場(chǎng)景的靜態(tài)圖像或動(dòng)態(tài)視 頻 ， 利用存儲(chǔ)有若干已知身份的人臉圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證和鑒別場(chǎng)景中單個(gè)或者多 個(gè)人的身份 。而后本報(bào)告信息來(lái)基于 incopat 專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)，采用本文 提 供 的關(guān)鍵詞 、 申請(qǐng)人信息 、 IPC 分類(lèi)號(hào)對(duì)現(xiàn)有的公開(kāi)專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索分析 ， 以求 盡可能公正 、 客觀地表征植保無(wú)人機(jī)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠陌l(fā)展趨勢(shì) 。 如今 ， 人臉識(shí)別已經(jīng)成為圖像分析與圖像理解領(lǐng)域最成功的應(yīng)用之一 ， 且許 多 成 功的人臉識(shí)別商業(yè)軟件投人市 場(chǎng) ， 傳統(tǒng)技術(shù)中基于人臉認(rèn)證流程圖如圖 11 所 示。 因此 ， 識(shí) 別 系 統(tǒng)極易受到各種蓄意的攻擊 。 傅 里 葉 頻譜分析對(duì)環(huán)境影響有較弱的適應(yīng)性 ， 易受到外界干擾 ， 而且高頻分量的界 定 和 能量 描 述 算 子的 模 型 需 要 在 不同 情 況 下 設(shè)定 ， 穩(wěn) 定 性 不 強(qiáng)。 TIABC=((人臉 or 面部 or 臉部 or 人像 or Face or facial or 刷臉 )) 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 第 10 頁(yè) /共 43 頁(yè) 體 or 活人 or VITAL SIGN or “biometric authentication” or “l(fā)iving body”or 交 互式動(dòng)作 or 人臉?lè)纻? or 人臉?lè)纻? or false face or 防欺騙 or 假人臉 )) and IPC=(G06 or G07)。并在技術(shù)方面已經(jīng)開(kāi)始追趕國(guó)外企業(yè)。 該原因已經(jīng)在上述檢索的過(guò)程中 進(jìn) 行 了說(shuō)明。 采用三維深度的活體 驗(yàn) 證 第 23 頁(yè) /共 43 頁(yè) 技術(shù)無(wú)需增加附加設(shè)備 ， 而且抗照片的欺騙能力一般 ， 特別是抗視頻的欺騙 能 力 專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量/件 較弱。 但是 ， 頻率 動(dòng)態(tài)描述 子 (FDD)對(duì)光線變化敏 感 ，當(dāng)照片上的光照發(fā)生變化時(shí)，能 量 也會(huì) 動(dòng) 態(tài) 變化 ， 進(jìn)一步提高頻率傅里葉頻譜分析活體驗(yàn)證技術(shù)。 注冊(cè) 階段 注冊(cè)圖像 特征提取 數(shù)據(jù)庫(kù) 認(rèn) 待測(cè)圖像 證 階 段 活體驗(yàn)證 認(rèn)證階段 特征提取 匹配器 通過(guò)認(rèn)證 未通過(guò) 圖 220 人臉認(rèn)證活體驗(yàn) 證 技 術(shù) 流 程 圖 結(jié)合人臉識(shí)別過(guò)程中的實(shí)際應(yīng)用，活體驗(yàn)證技術(shù)應(yīng)該具有以下幾個(gè)特點(diǎn)： （ 1）易用性、易采集 在活體驗(yàn)證的過(guò)程中要求數(shù)據(jù)能方便地采集 ， 受人為和環(huán)境影響小 。 成本和技術(shù)運(yùn)行的穩(wěn)定性 將 是未來(lái)研究人員的主要技術(shù)突破的方 向 。 20 15 擬合曲線 10 5 0 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx A 圖 215 基于三維深度信息 活 體驗(yàn)證 技 術(shù)的專(zhuān) 利 申請(qǐng) 為了獲得更好的抗欺騙效果 ， 采用三維深度分析方面模型估計(jì)出人臉中若干 特征點(diǎn)在三維坐標(biāo)系中的深度坐標(biāo) ， 將眼睛 、 鼻子和嘴巴作為特征點(diǎn) ， 從頭 部 運(yùn) 動(dòng)中估計(jì)這些特征點(diǎn)的三維深度坐標(biāo)。分析小組 中 可 以發(fā)現(xiàn) ， 20xx20xx 年之間，主要的專(zhuān)利申請(qǐng)量同樣集中于 G06K9/00 小組 ，各 個(gè)小組分類(lèi)號(hào)的含 義 如表 24 所示，這 與 圖 210 是基本吻合的。 圖 24 中國(guó)申請(qǐng)人地域分布 第 15 頁(yè) /共 43 頁(yè) 專(zhuān)利申請(qǐng)量/件 120 100 80 60 40 20 0 北京 廣東 江蘇 上海 四川 圖 25 中國(guó)主要省份的專(zhuān)利 申 請(qǐng)量 如圖 25 所示 ， 排名前三的 省 /直轄市分布為北京 、 廣東和廣東 。 人臉識(shí) 別 使得被檢測(cè)者由于不需要攜帶自身相關(guān)的認(rèn)證信息 ， 提高了安檢過(guò)程中 的舒適度 ， 加快了認(rèn)證檢測(cè)的速 度 ； 但是典型的人臉識(shí)別系統(tǒng)極其容易被人 臉 照 片 、 視頻或者人造面具所欺騙 ， 急需對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)中的活體驗(yàn)證技術(shù)進(jìn)行研發(fā)。 活體人臉的檢測(cè)技術(shù)主要有 ： 三維深度信息分析 、 面部運(yùn)動(dòng)的 光 流 估計(jì) 、 人臉和語(yǔ)音混合模型 、 傅立葉頻譜分析 、 眨眼檢測(cè) 、 熱紅成像等 ， 其 特 帶 及抗欺騙特 點(diǎn) 如表 11 所示。 人臉活體檢測(cè) 技 術(shù)的現(xiàn)狀 從 20xx 年后，人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向市場(chǎng)，人們開(kāi)始關(guān)心人臉識(shí)別安全問(wèn) 題，于是 構(gòu) 建了模 型 來(lái)模擬 活 體人與 假 冒物體 對(duì) 識(shí)別系 統(tǒng) 的欺騙 。 如今 ， 人臉識(shí) 別 廣泛應(yīng)用于在檔案管理 、 安全驗(yàn)證 、 信用卡驗(yàn)證 、 公安罪犯 身份識(shí)別 、 銀行和海關(guān)監(jiān)控 、 人機(jī)交互等領(lǐng)域 ； 人臉識(shí)別相比于指紋識(shí)別 、 視 網(wǎng) 膜識(shí)別 、 虹膜識(shí)別 ， 在數(shù)據(jù)采集 方 面手續(xù)比較簡(jiǎn)單 ， 使用者更容易接 受 人臉 識(shí) 別 的數(shù)據(jù)采集模 式 。 “人臉 識(shí) 別 ”的 發(fā)展機(jī) 遇 與挑戰(zhàn) 知 識(shí) 產(chǎn) 權(quán) 分析報(bào) 告 I 報(bào) 告 聲明 根據(jù)本次的檢索題目 ， 本團(tuán)隊(duì) 就 “人臉識(shí)別領(lǐng)域的活體驗(yàn)證技 術(shù) ”的專(zhuān)利情況 進(jìn)行檢索分析 ， 目的在 于 通過(guò)對(duì)全球范圍內(nèi)該領(lǐng)域內(nèi) 的 分析專(zhuān)利情報(bào) ， 從而