金至尊国际娱乐_金至尊国际娱乐腾讯优图为「刷脸」之旅打造新任守护者

中国围棋网2018年01月07日 07时01分51秒
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原标题:业界 | 腾讯优图为「刷脸」之旅打造新任守护者——「极光守卫」

机器之心原创

作者:高静宜

腾讯优图实验室成功研发光线活体技术,通过闪光模拟实现多重随机信息的编码和解码,使方法建立在密码学的坚实基础之上,是目前已知安全级别最高的技术之一。

 

极光守卫 Aurora Guard,这个名字听起来好似是某部好莱坞大片中惩恶扬善的超级英雄,或是科幻小说里拯救地球的未来战士。他一出场就自带舞台效果,眼里有星辰大海,身后有万丈光芒,铜墙铁骨坐镇一方,一身孤勇足以抵御八方来袭。

 

不过事实上,这个酷炫名字的背后并非一个有血有肉的「守护者」,而是腾讯优图实验室研发的一项新技术——光线活体,它在我们触摸不到的计算机世界里恪尽职守,基于神经网络模型分析投射到人脸上的光线数据,然后推导出活体判断所需的人脸三维和质感信息,在验证成功时放行,同时阻挡企图蒙混过关的攻击者的袭击。


「极光守卫」的诞生


众所周知,活体检测环节在人脸识别解决方案中的作用至关重要。

 

随着人脸技术的火速发展,不法分子的人脸攻击手段也层出不穷,仅凭二维信息实现活体检测已经不够缜密。为了阻挡屏幕翻拍、照片打印、3D 面具等浑水摸鱼手段,三维重建成为了活体检测中必不可少的一个过程。

 

三维重建并不是一个新颖的课题,基于双目视觉原理的三维重建早已应用于自动驾驶等领域。而 2017 年上市的 iPhone X,则让基于结构光的三维重建出尽风头,结构光技术在业内人士口中出现的频率也陡然上升。


腾讯优图团队继独创的唇语活体上线并广泛应用后,于 2016 年初就着手准备研发新的活体检测技术,致力于挖掘手机上各式传感器的潜力。在展开了头脑风暴并提出了一系列天马行空的想法后,团队最终锁定了最具潜力的结构光原理,期望可以从反射光中提取有价值的信息,并于 2016 年 10 月正式进行光线活体技术的研发。

 

结构光三维重建的实现需要具备三个要素,分别是两个硬件要素和一个逻辑要素。硬件要素包括发射光线的发射器以及接收反射光线的接收器,逻辑要素是保证光线处于动态。

 

同样利用了结构光原理的 iPhone X 上就部署了前置 3D 结构光摄像模组,然后通过发射光斑让光线发生变化,然后对不同帧进行匹配从而恢复精准的三维信息。

 

而腾讯优图则让手机屏幕担当发射器的工作,发射出不同颜色和强度的光线。而由于人脸是立体的,光线打到不同部位的变化幅度有所不同,使用一系列算法处理和卷积神经网络,可以从包含变化光线信号的视频中构建出相应的深度信息。目前,团队正在撰写光线活体技术实现细节的相关论文,计划于今年发表。


据腾讯优图团队介绍:「活体」听起来多少有点恐怖的意思,所以他们想取一个有亲和力、好接受的名字,后来便想到了「极光守卫」。

 

视频攻击没有通过「极光守卫」的验证,其中用于攻击的人脸合成视频摘自国外学术论文,其合成精细程度和动作自然程度都较为逼真


腾讯优图活体技术的升级之旅

 

2016 年底,团队完成了光线活体检测的原型 Demo。之所以能在短短的一个多月时间里初步完成技术层面的研发,离不开腾讯优图此前在活体检测领域的积累和沉淀。

 

腾讯优图在活体检测技术上的探索之旅最早要追溯到 2014 年的下半年。

 

当时腾讯优图团队开始接触微众银行的金融核身业务,该场景中的产品需求是让用户无需跑到线下,而是在线上通过人脸验证远程实现证件开户。

 

面对这个需求,腾讯优图实验室的人脸团队从 0 开始研发整套人脸核身解决方案,其中就包括活体检测部分,并在之后不断对其进行更新完善。

 

事实上,那时业内已经普遍动作活体检测方法,例如让用户进行摇头、眨眼等简单的互动模式,从而判断镜头前的是否为真人。


据介绍,衡量活体检测的安全级别可以从两个维度进行考量,一为识别模式是否难以被设备重现,二为识别模式是否难以被构造生成。而从这两个维度出发,动作活体的检测效果并不乐观。

 

用户进行摇头、眨眼这类简单动作互动的原始视频一旦被攻击者拿到,那么就完成了重现过程,这种屏幕翻拍方法也是在「刷脸」核身早期阶段的主要攻击手段。而随着攻击技术的提升,人脸合成技术开始出现,摇头、眨眼等动作互动的生成难度也随之降低。

 

考虑动作活体检测方案有限的安全性和创新程度等因素,团队索性决定研发一套全新的技术手段。经过短期的调研与研究,团队选择把主要精力投入到唇语活体技术的研发上面,旨在通过用户念一串随机的数字,结合用户的唇语和语音数据,联合判断镜头前的是否为真人。而为了适配行业内的常见交互形式,仅在动作活体检测上投入较少的精力。

 

由于用户朗读的数字是随机生产的,所以攻击者较难在事先拿到带有用户读取随机数字的口型的视频,重现难度较高。此外,合成用户朗读数字的声线也并非易事,生成难度也有所提升。要想攻破唇语活体检测模型,攻击者不仅需要合成用户念数字的口型,还要具备语音合成工具,攻击成本大幅增加。

 

因此,相较于动作活体,唇语活体从多维度增添了攻击门槛,安全级别较高,并在之后落地于滴滴、微信公众号的应用场景。

 

不过,唇语活体的研发与落地之路也并非一帆风顺,难点主要受限于移动端的种种因素。

 

首先,读取随机数字这个过程增加了用户的使用门槛,使得交互变得复杂。腾讯优图将最初上线的唇语活体检测版本需要用户念出 8 个数字,后来精简到了 4 个。

腾讯优图的唇语活体检测技术


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