生物特征识别中的“活体检测”概念及分析

摘 要：随着生物特征识别技术在安防系统中的广泛应用，针对这种系统的攻击手段也层出不穷，活体检测是防止系统遭受攻击的主要手段。文章探讨生物特征识别领域中活体检测技术的概念含义、发展背景和目前的研究热点以及未来的发展趋势。

关键词：生物识别，活体检测，安防系统

中图分类号：N04；TP3 文献标识码：A 文章编号：1673-8578（2014）S1-0077-03

Concept and Prospect of Aliveness Detection in Biometric Identification Technology

WANG Xinning

Abstract：Biometric Identification Technology is being used in many security systems. This fact causes that more and more new attacks have appeared. Most of the attacks will be avoided if aliveness detection play a part. In this paper the concept of aliveness detection is given， as well as the background， the development and its future.

Keywords：biometric identification， aliveness detection，security system

收稿日期：2014-06-14

作者简介：王馨宁（1984—），女，硕士，国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心审查员，主要方向为控制技术和声学及音频技术。通信方式：wangxinning@sipo.gov.cn。

引 言

提到“活体检测”，多数人都会联想到为了确定被害人、被告人的某些生理特征、伤害情况及生理状态，由法医或经司法部门委托的临床专科医师依法对人身进行的法医学检查。而在生物特征识别领域中，活体检测具有完全不同的含义。

生物特征识别技术（biometric identification technology）是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点，生物特征识别技术利用行为特征（笔迹、说话、姿态等）和人体固有的生理特性（指纹、人脸、虹膜、静脉等）来进行个人的身份认证。

由于人的生物特征信息并不能做到严格意义上的保密，因而与其他认证系统一样，生物特征识别系统受到的攻击从来没有停止过。在行为特征进行身份认证的系统中，系统攻击主要来自于对他人行为特性的模仿；而在利用人体固有的生理特性进行身份认证的系统中，几乎所有的系统攻击都是使用无生命的伪造样本来欺骗系统。检测待识别样本的生命存在特征，是有效抵御生物特征识别系统遭受攻击的方法[1]。

一 活体检测的概念

为了防止恶意者将伪造的他人生物特征用于身份认证，在生物特征识别过程中，针对待认证样本的是否具有生命特征进行检测的技术，被称为活体检测。活体检测是将具有生命特征的人的样本，与仿制的人造样本进行区分的过程，是欺骗检测（spoof detection）中的一种。

活体检测过程中常用的信息有以下几种类型[2]，第一类是生理特性信号，例如体温、皮肤表面的电阻特性、排汗过程、表情的变化、眼部动作、瞳孔大小变化等；第二类是光谱学信息，该项技术主要针对打印图像形成的规律的纸质纹理特性，利用频谱特征进行检测；第三类是通过人机互动的形式，通过检测预期的运动来对生物特征的活体特性进行验证；第四类是多模态生物特征识别，在认证系统中采用两种以上的生物特征识别技术方式，提高伪造样本的难度。

目前市场上已有的生物特征识别系统产品，已经在不同程度上采用了活体检测技术。活体检测虽然能够提高生物识别认证系统的安全性，但是检测的算法复杂度直接关系到产品的成本，以及用户在使用产品时的时效性和方便度。因此活体检测技术仅仅是在一定程度上防止伪造的样本对识别系统进行攻击，并不能够提供百分之百的安全。生物的活体检测技术或者任何安全技术所能做到的，就是对于那些潜在的敌人“提高门槛”[3]。

二 现有生物识别技术中的活体检测

目前，已有的生物识别技术中，容易遭受伪造样本攻击，并且积极研发对抗措施的技术主要有指纹识别、人脸识别和虹膜识别。一个典型的生物识别系统通常包括样本采集、特征提取、注册登记、匹配计算等环节，活体检测技术主要涉及样本采集和特征提取两个环节。

1.指纹识别中的活体检测

指纹识别是最早的，也是目前最成熟和最广为应用的生物特征识别技术。针对指纹识别技术的伪造样本手段主要有：平面指纹膜，通过拓印的指纹转印到载体上，在光学采集器扫描平面图案时获取该转印的指纹图案；光学立体指纹膜，通过使用硅胶等材料转印模型胶中采集到的立体指纹，其立体纹路与手指的凸凹纹路所成产生的全反射光线的光量相同；电容指纹膜，通过混合电容液与电容材料，得到可以导电的指纹套，当套有人手指的指纹套放在电容传感器上时，可产生与原版手指相同的电容值。

针对平面指纹膜的活体检测最简单，仅通过改善样本采集的精度就可以避免伪造样本的攻击；而立体指纹膜和电容指纹膜，通常需要额外采集特征来防止伪造样本的攻击，常用的检测特征包括皮肤区别于人造材料的固有的光学属性，例如光谱值、灰度值、颜色值。另外，由于指纹样本的采集过程属于接触式采集，常用于检测的特征还包括生理特性[4]，例如脉搏、毛孔、汗腺、分泌物和静脉分布，以及皮肤的电属性，例如介电常数值、电感电容值。

2.人脸识别中的活体检测

和其他的生物特征相比，人脸特征是最容易获取的，伪造者可以通过网上搜索、偷拍等途径获取用户脸部照片或视频。因此针对人脸识别认证系统的欺骗手段一直是人脸识别系统所面对的主要问题。常见的伪造手段主要有，人脸照片、人脸视频、立体人脸模型。人脸照片是二维平面图像人脸，不具有立体分量，并且缺乏表情、眨眼等生理动作；人脸视频具有眨眼等运动信息以及表情信息，比照片更具有威胁力；立体人脸模型，通过对人脸进行三维建模，并通过后台控制实现表情变换、眨眼等动作，获取途径上来说比前两种伪造手段更难，但是比前两种伪造手段更难以检测和识别[5]。

针对人脸照片的活体检测技术主要有，三维深度信息分析、傅里叶频谱分析、眨眼生理行为检测；针对人脸视频的活体检测技术主要利用语音交互中的唇部运动，行为交互中的头部移动等需要用户配合的交互手段；另外可以采用热红外线获取脸部血管图或者温谱图，将人脸与任何一种伪造样本加以区别，但是这种方法需要额外增加检测设备来抵抗攻击，因此目前较少被集成到现有的人脸识别系统中。

3.虹膜识别中的活体检测

虹膜识别是多种生物特征识别技术中误识率最低的技术，发展较晚，然而随着其应用的广泛化，遭受的攻击也越来越多。常见的伪造手段主要有：眼部图片，人造眼和彩色隐形眼镜[6]。

眼部图片主要分为眼部照片和打印图片两种，眼部照片的表面过于光滑，采集后会具有大面积的光斑，严重影响虹膜纹理细节提取，因此可在虹膜图像质量评价环节予以排除，无须额外的检测环节；而对于打印的虹膜图片，与人脸识别中相同，通过傅里叶频谱分析或眨眼等自然生理行为检测将其识别出来；针对人造眼和彩色隐形眼镜的伪造样本，通常利用人眼的生物特性加以识别，首先改变光照条件诱发的人眼的反应，例如瞳孔大小的变化、虹膜震颤现象，然后与预期的反应进行检测来实现是否为活体人眼的判断。

三 结 语

生物特征识别技术提供了一种方便可靠的身份认证途径和方法，活体检测技术是抵御对应用生物特征识别技术的攻击的一种有效方法，在采用不同生物特征的认证系统中都得到了不同程度的发展，也是现有的提高系统安全性和可靠性的发展方向。随着技术的进一步发展和生产成本的进一步降低，活体检测技术将集成应用到生物特征识别系统中，提供方便有效的攻击防御方案。

参考文献

[1] Belen FS， et al.Evaluation Methodology for Fake Samples Detection in Blometrics[C]//2008 42nd Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology： 233-240.

[2] 孙哲南，谭铁牛.生物识别的十大关键技术[N].计算机世界，2007-3-12（B20）.

[3] 刘舒，于瑞华.生物特征识别中的关键技术与发展趋势[J].中国人民公安大学学报：自然科学版，2006（1）：63-65.

[4] Davar P. Spectroscopic Approach For Aliveness Detection in Biometrics Authentiation[C]//2007 41st Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology： 133-137.

[5] 王跃明，潘纲，吴朝晖.三维人脸识别研究综述[J].计算机辅助设计与图形学学报，2008，20（7）：819-829.

[6] Pacut A.Aliveness Detection for IRIS Biometrics[C]//2006 40th Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology： 122-129.