隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，個人信息安全問題日益嚴峻，基于圖像處理的人臉識別和檢測技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。然而，目前人臉檢測技術(shù)都是針對數(shù)量較小的人臉圖像，隨著大數(shù)據(jù)概念的深入，圖像大數(shù)據(jù)處理將對人臉識別技術(shù)提出更高要求。在最原始的基于人臉識別系統(tǒng)中，基于當(dāng)前拍攝的人臉照片與預(yù)先存儲的人臉照片之間的比對，來進行身份驗證。然而，當(dāng)將被仿冒者本人的照片置于這種基于人臉照片比對的身份驗證系統(tǒng)中的攝像頭前時，這種基于人臉照片比對的身份驗證系統(tǒng)可能通過用戶身份驗證。換言之，惡意用戶可以使用被仿冒者的照片來進行惡意攻擊(即，照片攻擊)，這種基于人臉照片比對的人臉識別系統(tǒng)不能抵抗照片攻擊。于是，人臉活體檢測技術(shù)應(yīng)運而生。

對人臉識別系統(tǒng)的攻擊，主要有3類：照片攻擊、視頻攻擊和3D模型攻擊。非法 分子或者假冒用戶在獲得合法用戶的照片或視頻后，使用合法用戶的照片或視頻作為偽造 的人臉試圖欺騙系統(tǒng)。為了區(qū)分真實人臉以及照片、視頻，防范人臉識別系統(tǒng)可能遭受的攻擊，就需要應(yīng)用人臉活體檢測技術(shù)。

人臉活體檢測主要是通過識別活體上的生理信息來進行，它把生理信息作為生命特征來區(qū)分用照片、硅膠、塑料等非生命物質(zhì)偽造的生物特征。為了確保你是“活的你”，人臉活體檢測通常包含幾個鑒別步驟，比如眨眼判別：對于可以要求用戶配合的應(yīng)用系統(tǒng)，要求用戶眨眼一到兩次，人臉識別系統(tǒng)會根據(jù)自動判別得到的眼睛的張合狀態(tài)的變化情況來區(qū)分照片和人臉；或者嘴部張合判別：與眨眼判別類似，要求用戶張開、閉合嘴巴一到兩次，人臉識別系統(tǒng)據(jù)此區(qū)分照片與真實人臉。

人臉活體檢測主要內(nèi)容包括：人臉檢測、3D檢測、活體算法檢測、連續(xù)性檢測等。下面就分別講解一下。

人臉檢測：定位人臉在哪里，檢測活體過程中是否出現(xiàn)無人臉、多人臉的情況，可有效防止兩個人的切換或人與照片的切換。

3D檢測：驗證采集到的是否為立體人像，能夠防止平面照片、不同彎曲程度的照片等。

活體算法檢測：判斷用戶是否為正常操作，通過指定用戶做隨機動作（搖頭、點頭、凝視、眨眼、上下移動手機），防止視頻攻擊、非正常動作的攻擊。

連續(xù)性檢測：和人臉活體檢測同時使用能夠更好的防止中途切換人。驗證人臉運動軌跡是否正常，如果中途換人會出現(xiàn)異常運動；從安全性角度能夠防止跳過人臉活體檢測直接替換采集的照片。

人臉活體檢測通常包含的幾個鑒別步驟，比如：

眨眼判別：對于可以要求用戶配合的應(yīng)用系統(tǒng)，要求用戶眨眼一到兩次，人臉活體檢測系統(tǒng)會根據(jù)自動判別得到的眼睛的張合狀態(tài)的變化情況來區(qū)分照片和人臉；

嘴部張合判別：與眨眼判別類似，要求用戶張開、閉合嘴巴一到兩次，人臉活體檢測系統(tǒng)據(jù)此區(qū)分照片與真實人臉。

還有更多比如搖頭、點頭、抬頭等動作指令，以此來辨別照片和真實人臉。

目前，大多數(shù)人臉識別方案都是基于對人臉圖像信息的直接提取，無交互性，抗攻擊能力差，例如照片、視頻、模型偽裝都能夠進行破解，此時，人臉活體檢測技術(shù)的重要性就不言而喻了。

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