带有扭曲感的面部识别ID:微笑,眨眼和其他面部动作以进行访问

1467人浏览 / 0人评论

新算法通过跟踪面部运动使ID验证更安全, 用脸解锁手机是一个很好的天才安全协议。但是,就像任何先进技术一样,黑客和小偷总是能够应对挑战,无论是在睡觉时用脸解锁手机,还是使用社交媒体上的照片进行解锁。

像之前的所有其他人类生物识别系统(指纹,视网膜扫描)一样,某些最先进的身份验证技术仍然存在重大的安全漏洞。杨百翰大学电气与计算机工程教授DJ Lee决定,有一种更好,更安全的方式来使用您的脸部以限制访问。

这被称为并发两要素身份验证(C2FIV),它需要一个人的面部身份和特定的面部动作才能获得访问权限。要进行设置,用户面对摄像机,并通过阅读一个秘密短语记录独特的面部动作或嘴唇动作的短短1-2秒视频。然后将视频输入到设备中,该设备提取面部特征和面部运动的特征,并将其存储以供以后进行ID验证。

BYU电气和计算机工程学教授Lee说:“我们试图解决的最大问题是确保身份验证过程是有意的。” “如果某人失去知觉,您仍然可以用他们的手指来解锁手机并访问他们的设备,或者可以扫描他们的视网膜。在电影中您会看到很多东西-想想《碟中谍》中的伊桑·亨特,甚至可以戴着口罩复制别人的脸。”

为了获得技术,C2FIV依靠集成的神经网络框架来同时学习面部特征和动作。该框架可对动态的连续数据进行建模,例如面部动作,其中必须考虑记录中的所有帧(与带有轮廓的静态照片不同)。

使用这种集成的神经网络框架,可以将用户的面部特征和动作嵌入并存储在服务器或嵌入式设备中,然后当他们稍后尝试访问时,计算机会将新生成的嵌入与已存储的嵌入进行比较。如果新的嵌入物和存储的嵌入物在某个阈值匹配,则验证该用户的ID。

“我们对这项技术感到非常兴奋,因为添加另一种不会给用户带来更多麻烦的保护级别非常独特,” Lee说。

在他们的初步研究中,Lee和他的博士学位。学生郑正(Sheng Sun)录制了来自50位受试者的8,000个视频片段,这些片段进行诸如眨眼,下颌,微笑或抬起眉毛的面部动作,以及许多随机的面部动作来训练神经网络。然后,他们创建了一个正向和负向面部运动对的数据集,并为正向对(匹配的对)输入了更高的分数。当前,使用小型数据集,训练有素的神经网络可以以90%以上的准确性验证身份。他们相信,使用更大的数据集和网络上的改进,精度可以更高。

Lee已经申请了这项技术的专利,他说,这个想法不是要与苹果竞争,也不是为了使应用程序完全与智能手机访问有关。他认为,C2FIV具有更广泛的应用,包括进入工作场所的限制区域,在线银行,ATM使用,保险箱进入,甚至酒店房间进入或无钥匙进入/进入车辆。

李说:“我们可以用相机制造这种非常小的设备,并且可以很容易地将其部署在许多不同的位置。” “知道即使您丢失了车钥匙,没人会因为他们不知道您的秘密面部动作而偷车,这真是太棒了?”

全部评论