旷视科技：计算机视觉如何赋能身份验证场景

本场 Chat 主要分享人脸识别活体检测技术应用场景以及如何实现。

本 Chat 将围绕以下话题展开：

1. 深度学习在互联网身份验证服务中的应用；
2. SDK+云端服务为身份验证保驾护航；
3. 活体检测（动作、炫彩、视频、静默）。

本场 Chat 是基于 CSDN 学院 5 月 24 日同系列视频课程《旷视科技：计算机视觉如何赋能身份验证场景》的图文总结，直播地址：https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/763（添加小助手微信csdnai，邀你入群交流）

作者简介：彭建宏，产品总监旷视科技产品总监，负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品设计。曾就职于阿里云和金山云，在阿里云担任飞天平台产品经理；在金山云期间，负责块存储，云服务器等多条产品线的产品构建。

作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）

“刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站……

人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击/p>

人工智能头条近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品设计。在本次公开课上，他讲述了深度学习在互联网身份验证服务中的应用以及人脸识别活体检测（动作、炫彩、视频、静默）技术应用场景及实现方式。

在这个架构图中，我们可以看到，FaceID 的用户提供了多种产品形态，包括移动端的 SDK，H5，微信/小程序、第三方渠道 APP 以及 PC 端。

从功能上来说呢，我们的产品包括身份证的质量检测、身份证 OCR 识别、活体检测、攻击检测以及人脸比对，整个解决方案可以看出是建立在云跟端两个基础上，我们在端上提供了 UI 解决方案，就提供 UI 界面可以方便集成，如果觉得我们的 UI 做得不符合大家的要求，也可以去做一些定制化开发，整个核心功能里有活体检测，在端上跟云上分别有自己的实现。

1. 身份证采集与验证

整个流程是这样的，用户会先进行身份证采集，系统其实会要求用户先去拍一张身份证的正面跟反面，这个过程是在端上进行完成的。

拍摄以后，我们会在云上进行，OCR 识别是在云上完成的，我们不仅会去识别身份证上面的信息，还会去识别这个身份证的一些分类。由于不同的业务场景不同，这个分类信息会反馈给用户，用户来判断是否接受。

在很多严肃的场景下，很多客户可能只能接受身份证原件，识别出来的文字我们也会根据用户的业务不同做相应不同的处理，因为有些客户就要我们识别出来的文字，用户是不能去修改身份证号和姓名的。

下面我们来去讨论一下最重要的活体攻击。在我们的产品里面提供了多种活体攻击的检测方案，包括随机、动态的活体，包括视频活体、炫彩活体等等。活体检测是我们整个 Face ID 最重要的一环，也是我们最重要的核心优势。这个 PPT 展示的是我们的动作活体，用户可以根据我们的 UI 提示进行点头、摇头这样的随机动作，所以我们每次随机动作都是 Serves 端去发出的，这样也保证我们整个动作的安全性。这里面有些技术细节，包括人脸质量检测，人脸关键点的感测跟跟踪，脸部的 3D 姿态的检测。这是我们整个技术的一些核心竞争力。然后我们会帮助用户定义一套 UI 界面，如果用户觉得我们 UI 界面不好也可以直接去修改。

我们会将这个视频传到云端，这样我们不仅会去做单帧的活体检测，还会去做多帧之间的这种关联性活体检测，这样通过两种动静结合的方法去判断受测人是不是真人。

除了活体检测之外，我们还提供了一套叫做 FMP 的攻击检测，可以有效去识别翻拍，面具攻击，这是在我们的云端完成的。这是我们基于大量的人脸数据训练出一套叫 FMP 的深度神经网络，并且根据线上的数据进行实时返回和调整，不断去识别准确率，这也是我们整个活体检测里一个最重要的技术难点。

我们现在有个原则：如果同一个人，我们希望表示之间的距离要尽量的近，如果是不同的人，我们希望表示的距离尽量的远，这就是我们去评价一个深度学习出来的一个表示好坏。然后基于这样的表示，在人脸识别里边有两个比较大的应用，我们分别叫做 1:1 与 1:N 的识别。

前者主要是比较两张人脸识别是不是同一个人，它的原理是我们去计算两张人脸表示的距离，如果这个距离小于一个域值，我们就会认为这个是同一个人，如果是大于某一域值，我们就认为它不是同一个人，在不同的误识率下，我们会提供不同的域值。第二个 1:N 的应用，主要应用场景是安防，也就是说我们提供一张人脸照片，在数据库里面去查找已知，最相似的这样一个人脸是 1:7 的应用，FaceID 主要应用的技术场景是 1:1。

当我们通过 OCR 去识别出来用户姓名、身份证号，并通过活体检测之后，我们会从公安部的权威数据库里面去获得一张权威照片，会跟用户视频采集到的一张高质量照片进行比对，会返回给用户是不是一致，当然我们不会去直接告诉用户是不是一致，而是会通过这种近似度的方式告知。

所以总结一下就是 Face ID 会为大家提供一整套的这种身份验证解决方案，整个方案涵盖了质量检测、身份证识别、活体检测、攻击检测和人脸比对等一系列的功能，其中在活体检测方面，我们采用了云加端的这种联合防范方式，通过不同的活体检测方案，包括动作活体、视频活体、静默活体等一系列的检测方法，可以有效的预防假脸攻击。

在线上我们每天都会遇到各种各样的攻击方式，整个人脸验证的方案是一套长期攻防战，我们现在通过线上运营的方式不断去收集攻击的异常数据，进行人工标注、训练、分析，然后可以不断提升整个模型的防范能力，在这方面我们已经形成了一套闭环系统，发现任何的攻击我们都可以在很短的时间内去更新线上的一些模型，做到充分防范。

3. 工业化 AI 算法生产

下面说一下我们的域训练模型，我们的团队去训练出成千上万这种域训练的模型，这张图展示的部分域训练模型，后面这张图的每个点都是一次实验，如果是好的实验，我们就会放在一个网站上供其他算法工程师使用，我们希望通过一套时间管理的平台去帮他们去整理整个时间思路，以及整个实验的循环关系。

有了前面的这些 Face Model， IaaS 层资源，还有数据、时间管理，剩下的就要发挥各个算法工程师的想象力了，大家每天都会去读各种 Paper，去想各种复杂精要的这种网络设计的方案，从而创造出性能非常好的网络模型。

所以工业化的 AI 生产现在已经是团体作战了，我们会有各种的体系支持，大家去这些已有资源上面去创作，生成一套完整的 AI 体系。

注：文章题图来自于 pixabay

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来源：蔚1