沈 玺,康家梁,王伟鹏

(中国银联,上海 201201)

1 引言

人脸作为最常见的生物特征,每个个体独一无二,可作为身份鉴别的依据.通过人脸图像识别用户身份,具有识别速度快、精度高、无接触等优点,被广泛应用于各行业的身份认证环节.与其他生物特征不同,人脸的生物特征,具有外露性、自然性特点,这使得复制人脸变得容易,二维图片攻击、视频攻击、3D 头模攻击、甚至计算机人脸图像合成攻击,是人脸识别必须考虑的安全问题.通常在识别开始之前,采取活体检测技术来对抗欺骗攻击[1].在完成活体检测,认为用于识别的图像来自于生物活体后,基于人脸的身份识别认证才能生效.

通常在人脸识别终端上安装有特定图像采集摄像头,收集面部RGB 图像和深度特征,由终端应用完成活体检测后,向云端发起人脸识别,鉴别用户身份.值得注意的是,在多数场景下,识别环境是开放的,用户在进行人脸采集时,屏幕中往往会出现多个人脸,如何在多人脸情况下排除干扰,准确选取识别的用户,即识别主体,是人脸识别产品体验设计中需要重视的一个关键环节[2].

现有的人脸识别装置,对生物特征数据的处理一般运行于终端REE (Rich Execution Environment)环境的应用中,存在被替换和泄露的风险.出于对人脸生物特征数据的隐私保护,通常对终端有较高的要求,需配合特定的摄像头,进行一系列安全验证检测,过程复杂且成本高昂.

本文提出的安全人脸识别方案,旨在提供安……