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俞隆华
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
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。
它被称为并发两要素身份验证,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,用户面对照相机,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。您会在电影中看到很多东西–想像《碟中谍》中的Ethan Hunt,甚至可以使用口罩进行复制别人的脸。”
一个学生做鬼脸来说明这项技术是如何工作的。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。
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。
并行两因素身份验证的工作原理。在他们的初步研究中,Lee和他的博士学位。学生Sun Sun录制了来自50个对象的8,000个视频片段,这些对象进行诸如眨眼,下巴,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。在他看来,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?”
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