您所不知道的人臉識別技術檢測


來源:移動支付網    2019-5-23 18:31

“手機面部識別”“公司刷臉打卡”“超市人臉支付”,短短幾秒既可證明“你就是你”,生物特征識別技術正在悄然走進我們的生活,帶來更多的便捷與效率。

您所不知道的人臉識別技術檢測

在“刷臉”的時代,我們的身體正在成為一把識別身份的“鑰匙”,然而每個人只有一張臉、兩個虹膜、十根手指,生物信息一旦被泄漏便會造成無法挽回的損失。因此如何保障生物識別技術的應用安全就成為技術提供方需要解決的一大難題。

您所不知道的人臉識別技術檢測

在金融領域,中國人民銀行組織銀行卡檢測中心(國家金融IC卡安全檢測中心,簡稱BCTC)與商業銀行、銀聯、支付機構、算法及終端廠商等單位一同編寫人臉識別線下支付安全應用技術規范與方案,開展試點工作。BCTC深度參與試點,聯合產學研機構建成生物識別檢測實驗室,并于2019年3月正式提供人臉識別技術檢測服務,保障新技術應用安全。

目前,BCTC的生物識別檢測實驗室已具備了包括人臉、聲紋、指紋、指靜脈等多種生物識別技術功能、性能以及安全的檢測能力。其中,人臉識別技術主要檢測內容包括:

設備性能驗證

主要測評圖像采集設備的電源適應性、氣候環境適應性、基本軟硬件配置、以及圖像采集單元等。不同規格的攝像頭(單目、紅外雙目、結構光、TOF等)參數要求不盡相同,需從分辨率、最大幀率、同步性以及精度幾個方面進行綜合評估。

人臉識別設備性能驗證

人臉識別性能測試

BCTC已建立百萬級別人臉測試樣本庫,可滿足1:1人臉驗證和1:N人臉辨識的檢測需求。

人臉識別性能測試

1:1人臉驗證測試

通過計算正確接受率、正確拒絕率、錯誤接受率和錯誤拒絕率,評估算法在特定閾值下的識別性能。同時通過ROC曲線的AUC面積,更為全面地評估算法的整體性能。

1:1人臉驗證測試

1:N人臉辨識測試

將樣本與人臉庫樣本進行一致性的對比測試,進一步檢驗算法的性能。金融行業規定N=500的誤識率為萬分之一時,正確率需≥98.3%;誤識率為十萬分之一時,正確率需≥98%。

針對1:N人臉辨識測試BCTC可提供百億、千億級的測試比對量,更好地評估算法的符合性,避免因測試樣本量低而產生的誤差。除此之外,BCTC還通過圖像處理技術檢驗算法是否存在缺陷,進一步驗證算法的準確性。

1:N人臉辨識測試

活體檢測

主要檢測人臉采集設備捕捉到的人臉圖像是否來源于活體,可通過靜態照片、動態視屏流、面具頭模等手段檢驗送檢樣品對活體的識別程度。

活體檢測具體可分為二維靜態紙質圖像、二維靜態電子圖像、二維動態圖像、三維面具、三維頭模以及真人攻擊等。要求樣品在不同光線、距離、角度等外界因素的影響下開展多維度的攻擊試驗,當LDAFAR指標(活體檢測錯誤接受率)為1%時,LPFRR指標(活檢測錯誤拒絕率)應小于等于1%。目前,BCTC已建設活體檢測自動化測試平臺,可實現多層次的自動化測試。

活體檢測

終端安全檢測

主要從受理終端通用安全、物理安全、邏輯安全、通訊安全和交易安全等五個方面進行測試評估。

終端安全檢測

至此,想必大家對人臉識別技術檢測有了初步的了解。隨著新一代信息技術的發展和應用,人臉識別技術將迎來廣闊的發展前景,然而新技術應用在提高服務便捷性的同時,其安全性也應引起行業各方的廣泛重視。BCTC為產業各方提供完備的一站式生物識別檢測服務與解決方案,保障新技術應用安全,期待與您合作交流。

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