BCTC活體檢測(cè)主要是對(duì)不同攻擊手段進(jìn)行檢測(cè)，辨別出紙質(zhì)/非紙質(zhì)/屏幕（平面）是否是真人；不同材質(zhì)的頭模、頭套或3D打?。Ⅲw），是否是活體；以及真人是否會(huì)被誤拒。檢測(cè)中心采用的攻擊數(shù)量達(dá)到4萬筆，在強(qiáng)光、弱光、逆光、陰陽光、正常光等不同光照環(huán)境下，采用二維靜態(tài)紙質(zhì)/非紙質(zhì)圖像、二維靜態(tài)/動(dòng)態(tài)電子圖像、三維面具/頭模、人臉區(qū)域不完整、人臉活體等手段進(jìn)行攻擊。其中仿真頭模全部按照真實(shí)人臉一比一制作。
需要強(qiáng)調(diào)的是，2021年2月18日之后增加真人攻擊測(cè)試項(xiàng)，被測(cè)物體的材質(zhì)（真人皮膚）、特征、五官凹凸都可以輕而易舉的將此前通過BCTC檢測(cè)的算法攻破。
2021年初，清華大學(xué)人工智能研究院用極其簡(jiǎn)單的攻擊手法，成功破解19款手機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)的事件刷遍朋友圈。測(cè)試人員僅用攻擊目標(biāo)的照片，用優(yōu)化算法生成對(duì)抗樣本，然后把貼紙裁下來，貼在眼鏡框上，就能夠在15分鐘之內(nèi)破解這些手機(jī)的解鎖功能。另外，研究人員還用對(duì)抗樣本攻擊了幾款政務(wù)和金融APP的人臉識(shí)別系統(tǒng)，甚至假冒機(jī)主完成了銀行開戶。
肇觀電子送檢BCTC的人臉識(shí)別模組NE-DMF-K1，FAR 誤識(shí)率遠(yuǎn)低于0.1%，FRR拒識(shí)率遠(yuǎn)低于1%增強(qiáng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。
▲ BCTC增強(qiáng)級(jí)檢測(cè)結(jié)果概況
同時(shí)針對(duì)二維紙質(zhì)/非紙質(zhì)/靜態(tài)/非靜態(tài)，三維面具/頭模，人臉區(qū)域不完整等攻擊手法，錯(cuò)誤拒絕率和正確接受率都達(dá)到了100%。
二．專業(yè)AI芯片NE-D163A
▲ 肇觀電子AI視覺芯片NE-D163A
肇觀電子的深度人臉模組搭載的是自主研發(fā)的AI 視覺芯片NE-D163A,芯片在支持最高1.2TOPSAI卷積算力的同時(shí)，自帶硬件Depth內(nèi)核，能夠高效提供60FPS的VGA分辨率深度圖像，在人臉識(shí)別目標(biāo)距離內(nèi)0.3~1.2米內(nèi)，提供毫米級(jí)深度精度供做活體檢測(cè)判斷。
NE-D163A芯片同時(shí)支持FP16和INT8兩種數(shù)據(jù)格式，并能夠很好支持市面所有主流推理算法，基本能力如下：▲ 在FP16的精度下，NE-D163A跑各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到的每秒幀數(shù)
▲ 在INT8的精度下，NE-D163A跑各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到的每秒幀數(shù)NE-D163A芯片在提供高效的運(yùn)算能力同時(shí)，能夠保障數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換過程中精度水平基本保持不變，典型模型框架下從FP16量化到INT8，精度損失<1%。 NE-D163A作為一顆專業(yè)的AI主控芯片，其具有CPU，DSP，ISP，Codec，CV加速引擎，MCU，AI計(jì)算引擎和豐富的接口等在內(nèi)的一系列組件，支持Linux和RTOS操作系統(tǒng)，是一款適合作為信號(hào)處理的核心芯片。
三．金融級(jí)3D人臉檢測(cè)活體算法
