telegram
Александр Иванов
25 июля 2021
Распознавание

LIVENESS DETECTION: НЕДОСТАЮЩАЯ ЧАСТЬ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПО ЛИЦУ

Когда человек получает доступ к защищенному зданию, конфиденциальным данным или огромным суммам нужна проверка подлинности его личности.

Распознавание живучести лиц - что это такое?

По мере того, как системы аутентификации по лицу продолжают совершенствоваться, их использование становится все более распространенным, от посадки на ближайший рейс до смартфона в кармане. Согласно отчету Национального института стандартов и технологий (NIST), в который мы также подавали свою модель распознавания лиц на анализ, лучшие алгоритмы аутентификации по лицу в настоящее время имеют уровень ошибок менее 0,2 процента, что намного лучше, чем у человека. Однако технология аутентификации по лицу сама по себе не является надежной. Чтобы помешать злоумышленникам и повысить безопасность, многие организации начали использовать аутентификацию по лицу с обнаружением живости . Но что такое определение живости и как работает обнаружение живости для аутентификации по лицу?

Что такое определение живучести?

«Обнаружение живости» относится к способности системы ИИ различать живого человека и ложное представление этого человека. Задача детектирования живости может быть использована для любой биометрической системы, включая аутентификацию по лицу, сканирование отпечатков пальцев, сканирование радужной оболочки глаза, распознавание речи и т.д.

Возможные формы детектирования живости для аутентификации по лицу включают: Анализ движений глаз или рта. Побуждение пользователя к выполнению определенного действия. Обнаружение информации о глубине 3D.

Термин «живучесть» был придуман профессором компьютерных наук Дороти Э. Деннинг в ее статье 2001 года «Почему я люблю биометрию», которая является источником известной цитаты «Хорошая биометрическая система не должна зависеть от секретности». Деннинг утверждал, что для того, чтобы считаться действительно безопасным, программное обеспечение для проверки подлинности лица и другие системы биометрии не могут просто зависеть от сокрытия своих внутренних операций — вместо этого они должны быть действительно устойчивыми к внешним атакам.

Как Liveness Detection повышает безопасность?

Предоставление фотографии или видео изображаемого лица.
Представление человека, который выдает себя за другого, когда он не знает об этом (например, когда спит или смотрит в сторону от камеры).
Представление ложного изображения выдающегося лица (например, маска или реалистичный грим ).
Эти методы известны под общим названием «атака представления». Обнаружение живучести — это задача выявления этих атак и дифференциации их от попыток доступа реальных пользователей к системе, что позволяет законным пользователям продолжать пользоваться плавным и непрерывным взаимодействием.

У нас в NeuroCore есть собственная модель нейронной сети, и она запоминает множества биометрических характеристик каждого лица, которым она обучена. Да, когда изображение лица отправляется через AI API, точность аутентификации по лицу превышает 99% . Мы знаем, узнало это лицо наша модель или нет, но что произойдет, если у человека, пытающегося получить доступ, будет очень, очень хорошая маска?

Только обнаружение живости гарантирует, что аутентификация по лицу выполняется на подлинном лице, и до сих пор обнаружение живости было несовершенным. Большим прорывом является то, что искусственный интеллект также определяет, было ли лицо не на голове человека или было на видео. Даже при просмотре почти идеальной маски или цифрового дисплея с высоким разрешением возможно обнаружение отсутствия живости, опять же, более чем в 99% случаев.

Чтобы достичь этого, наша команда объединяла несколько моделей машинного обучения, объединив аспекты распознавания изображений и обнаружения объектов, чтобы создать процесс проверки, который выводит простой двоичный сигнал, живое это лицо или нет. Например, если лицо не моргает, оно не живет.

NeuroCore AI выполняет эти операции в облаке в сети графических процессоров. Теперь нет затрат на аппаратное обеспечение для аутентификации по лицу с обнаружением живости, и она работает независимо от камеры. Просто установите API и вы сможете использовать наш сервис для аутентификации. Наш сервис также можно развернуть в существующей защищенной сети графических процессоров в частном облаке, что означает, что обнаружение живости может стать частью вашей глобальной инфраструктуры финансовых транзакций, даже для авторизации кредитных карт, которые происходят миллионы раз в секунду.

Как работает определение живучести?

Существует два типа методов определения живости: «активные» и «пассивные»:

Активное обнаружение живости включает в себя методы, которые требуют активного участия пользователя. Эти методы могут включать в себя просьбу пользователя следить за движением на экране глазами или перемещать камеру или свое тело определенным образом. В то время как эффективное, активное обнаружение живости требует, чтобы пользователь знал, что запрашивает система, и опытный злоумышленник может научиться использовать это.

Пассивное обнаружение живости включает в себя методы, которые работают без активного участия пользователя. Эти методы могут включать осмотр лица (например, его кожи, текстуры и границ) на наличие признаков того, что это ложное представление (например, маска или вырезанное изображение).

Методы активного определения живучести обычно должны дополняться пассивным обнаружением живости, чтобы обеспечить высокую степень уверенности в безопасности системы аутентификации по лицу.

Как предприятия используют аутентификацию по лицу с определением живости

Аутентификация по лицу с определением живости полезна в самых разных контекстах и отраслях. Ниже приведены лишь несколько примеров:

Искусственный интеллект безопасности: аутентификация по лицу с обнаружением живости чрезвычайно ценна в области безопасности и защиты, поскольку злоумышленникам экспоненциально труднее подделать личность другого человека. Принудительное обнаружение живости добавляет еще один уровень защиты для закрытых зон и мест, от строительных площадок до офисных зданий.

Розничный ИИ : Розничные магазины могут использовать системы аутентификации по лицу в интересах как сотрудников, так и покупателей. Сотрудники могут мгновенно регистрироваться в течение дня, сканируя свое лицо, а клиенты могут пользоваться бесконтактными платежами. Аутентификацию по лицу также можно использовать для идентификации постоянных клиентов или в качестве средства сдерживания магазинных краж.

Искусственный интеллект для здравоохранения: врачи, медсестры и другие поставщики медицинских услуг могут использовать системы аутентификации по лицу для аутентификации (например, при просмотре конфиденциальной информации о пациенте или доступе к зоне с ограниченным доступом). Пациенты также могут использовать аутентификацию по лицу, чтобы верифицировать себя, уменьшая количество медицинских ошибок из-за ошибочной идентификации или для обнаружения эмоций и боли, видимых по их выражению лица.

Потестируйте распознавание лиц Neurocore уже сегодня

Аутентификация по лицу от NeuroCore с решением для обнаружения живости позволяет организациям любого размера и отрасли легко встраивать надежную аутентификацию по лицу в свои рабочие процессы. Обладая чрезвычайно высокой точностью и молниеносным временем отклика, искусственный интеллект для аутентификации по лицу представляет собой надежное и зрелое решение для ваших нужд и задач.

Свяжитесь с нашей командой сегодня, чтобы поговорить о том, как мы можем помочь. Получите бесплатную учетную запись, чтобы использовать наш API распознавания лиц, или получите демо-версию.

Расскажите нам о своём проекте

Отправляя это, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности