夯實隱私與安全，打造安全可靠的支付級活體驗檢測能力

演講嘉賓：班廣蔚，華為機器學習服務產品架構師

日常生活中，活體檢測服務應用廣泛，比如實名認證、手機解鎖等。相較於前者，其實人臉識別這一概念更加廣為人知，應用於高鐵動車閘機身份驗證、展區人臉驗證、安保和監控體系等場景。公共場所根據人臉特徵進行特定的身份識別、平時人們解鎖私有裝置，這些都逐漸成為社會剛需。

但是人臉識別的演算法本身是人臉資訊的提取。至於提取的是否是真人的資訊，它的鑑別能力並不高。比如使用高**、精密石膏或3d建模面具，就可以攻破很多人臉識別的演算法。活體檢測技術的出現恰好彌補了這一缺憾，大幅提公升了人臉識別的安全性。

隨著「刷臉」場景日益普及，活體檢測的價值越發凸顯。在金融支付、醫療政務、保險理財等領域都廣泛應用。目前，華為機器學習服務的人臉認證日活呼叫量較高，說明開發者對這方面的技術很感興趣。

而業界常見的活體檢測型別有三種，均可進行螢幕類防攻擊、紙張類防攻擊、面具防攻擊，成本由低到高：一是rgb活體檢測，使用rgb攝像頭；二是近紅外活體檢測，使用紅外攝像頭識別生物的紅外特徵；三是3d活體檢測，使用結構光/tof深度攝像頭直接識別人臉或人體的3d結構，安全性更高。

華為機器學習服務提供給開發者三種活體檢測方案，並通過優化演算法效能，保障良好的應用體驗——

目前，靜默活體檢測能力已上線官網供開發者使用，互動式活體檢測能力也會在不久的將來推出。這都包含在華為機器學習服務活體檢測開放架構中。

未來，我們計畫提供更安全的靜默活體檢測能力，達到支付級別安全等級。新增視線估計多模態活體檢測能力，使用者通過螢幕提示（如注視藍色圓圈、注視最大的數字等）完成，應用通過捕捉眼睛視線移動方向和注視方向判別活體與非活體。雙目活體檢測能力也在技術規劃之中。

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