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2020年全球人臉活體檢測專利申請量、授權量、專利地區分布、專利技術分布及中美日韓相關專利數量TOP10專利申請人分析[圖]

活體檢測管小紅 2021-06-25 05:16 來源：智研咨詢

活體檢測，是指計算機判別檢測的人臉是真實的人臉，還是偽造的人臉攻擊，比如合法用戶圖片、提前拍攝的視頻等。

人臉活體檢測關鍵技術

資料來源：智研咨詢整理

傳統方法將其視為一個“活體”VS“假體”的二分類問題，當然也可看成多分類問題，如真人、圖片攻擊、視頻回放攻擊、面具攻擊等）的手段和技術，為人臉識別應用增加安全性和可靠性，是生物特征識別在安全領域應用的關鍵技術之一，已成為學術界和工業界開始加強人臉防攻擊技術的研究重點。

攻擊與反攻擊方法簡要分類

欺騙	反欺騙	隱患	升級	備注
圖片：具體包括使用合法用戶的紙質打印照片、彩色打印照片、手機里保存的照片等	交互動作活體檢測：指定動作	將圖片摳掉眼睛嘴巴，做指定動作	摳眼摳嘴巴的偽造一般很劣質，不足以對算法造成攻擊	深度攝像頭
視頻：提前錄制的視頻回放，包含眨眼、轉頭、張嘴等動作指令欺騙	使用屏幕播放視頻，畫面質量會下降，出現摩爾紋	換用高清屏幕	仍會有反光、倒影問題，且畫面總有模糊、失真，可從這些角度反欺騙	深度攝像頭
立體面具：簡單的塑料面具	與人皮膚材質相差較大，使用紋理特征識別	進一步升級，如乳膠、硅膠、3D打印面具等	外觀和皮膚較為接近，但材料表面反射率與皮膚還是不同	-

資料來源：智研咨詢整理

除上述反欺騙方法，還有靜默活體檢測、紅外活體檢測、獲取生物信號（心率等）、光流法、深度攝像頭、語音指令配合等。

其他反欺騙方法及概述

反欺騙方法	具體概述
靜默活體檢測	相對于動態活體檢測方法，靜默活體檢測是指，不需要用戶做任何動作，自然面對攝像頭3、4秒鐘即可。由于真實人臉并不是絕對靜止的，存在微表情，如眼皮眼球的律動、眨眼、嘴唇及周邊面頰的伸縮等，可通過此類特征反欺騙。
紅外活體檢測	利用額外設備紅外攝像頭不管是可見光還是紅外光，其本質都是電磁波。我們最終看到的圖像長什么樣，與材質表面的反射特性有關。真實的人臉和紙片、屏幕、立體面具等攻擊媒介的反射特性都是不同的，所以成像也不同，而這種差異在紅外波反射方面會更加明顯，比如說，一塊屏幕在紅外成像的畫面里，就只有白花花的一片，連人臉都沒了，攻擊完全不可能得逞。
光流法	利用圖像序列中的像素強度數據的時域變化和相關性來確定各自像素位置的“運動”，從圖像序列中得到各個像素點的運行信息，采用高斯差分濾波器、LBP特征和支持向量機進行數據統計分析。同時，光流場對物體運動比較敏感，利用光流場可以統一檢測眼球移動和眨眼。這種活體檢測方式可以在用戶無配合的情況下實現盲測。
3D攝像頭	拍攝人臉,得到相應的人臉區域的3D數據,并基于這些數據做進一步的分析, 最終判斷出這個人臉是來自活體還是非活體。這里非活體的來源是比較廣泛的,包括手機和Pad等介質的照片和視頻、各種打印的不同材質的照片（包含各種情形的彎曲、折疊、剪裁、挖洞等情形）等。關鍵是，基于活體和非活體的3D人臉數據，如何選擇最具有區分度的特征來訓練分類器，利用訓練好的分類器來區分活體和非活體。
深度攝像頭	深度攝像頭除了能夠獲取平面圖像以外，還可以獲得拍攝對象的深度信息，也就是三維的位置和尺寸信息，使得整個計算系統獲得環境和對象的三維立體數據。
語音指令	語音指令就是通過語音來完成一些常規操作，如啟動某個應用，打開或關閉飛行模式等，隨著智能助理Cortana的推出，語音操作的重要地位也逐漸顯現。若能在應用程序中提供適當的語音操作支持，不僅能夠提升應用的用戶體驗，也給用戶的使用帶來不少便捷。
獲取生物信號（心率等）	生物信號可反映生物體的生命活動狀態，因此，生物信號的采集與處理是生物科學研究的重要手段之一。生物信號的表現形式具有多樣性，如：既有物理的聲、光、電、力等類的變化；又有化學的濃度、氣體分壓、PH等的變化，其特

資料來源：智研咨詢整理

智研咨詢發布的《2021-2027年中國活體檢測行業市場深度分析及投資前景趨勢報告》顯示：從申請趨勢來看，2013年后人臉活體檢測專利申請量整體進入穩步上升階段，2017-2019年隨著3D結構光、IR雙目紅外等非配合式檢測技術的發展,人臉活體檢測領域的技術創新更加活躍，2018年全球人臉活體檢測專利申請量941項，達到2010年以來的峰值；2019年全球人臉活體檢測專利申請量891項；2020年全球人臉活體檢測專利申請量439項。

2010-2020年全球人臉活體檢測專利申請量

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

從人臉活體檢測專利授權量來看，2011-2018年全球人臉活體檢測專利授權量逐年增長，2019年稍有下降，人臉活體檢測專利授權量164項，同比下降30.51%；2020年全球人臉活體檢測專利授權量67項，同比下降59.15%。

2010-2020年全球人臉活體檢測專利授權量

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

由于設備與成本等原因，目前市場上采用配合式活體檢測與非配合式活體檢測，但以配合式活體檢測為主，但非配合式活體檢測具有巨大優勢，是未來發展的方向。

配合式活體檢測與非配合式活體檢測的定義及特點

資料來源：人智研咨詢整理

從專利技術分布來看，非配合式臉活體檢測專利技術占48%；配合式臉活體檢測專利技術占52%，可以預見雖然點頭、眨眼等配合式人臉活體檢測技術發展早。應用更多，但未來的創新發展大方向依然是更方便、快捷的非配合式無感檢測技術。

人臉活體檢測專利技術分布

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

從活體檢測的數據采集方式來看，目前出于成本考慮，大部分仍采用普通攝像方式，占比高達74%；3D攝像占17%；紅外攝像只占9%。

人臉活體檢測數據采集方式分布

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

目前主要研究機構有OULU大學（有多篇論文）、MSU（多篇論文Department of Computer Science and Engineering，Michigan State University）、HKBU（和OULU合作）、IDIAP（提供了很多數據集）、國內（曠視、百度、商湯、虹軟等都有提供）。

全球人臉活體檢測專利中，中國以55%的占比排在首位，其次美、日、韓也是該項關鍵技術的主要創新國家。中國人臉識別活體檢測專利數量2590項，占55%；其次是美國，人臉識別活體檢測專利數量1021項，占22%，第三是日本，人臉識別活體檢測專利數量594項，占13%；第三是韓國，人臉識別活體檢測專利數量184項，占4%。

全球人臉識別活體檢測專利地區分布

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

中國人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人分別是OPPO、商湯、曠視、阿里巴巴、騰訊、邁格威、創新先進技術、平安科技、百度、奧比中光，人臉活體檢測相關專利數量分別為172項、102項、100項、96項、81項、72項、65項、55項、30項、27項。

中國人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

美國人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人分別是英特爾、黑金幣、眼驗、眼鎖、VERIDIUM IP LIMITED、高通、皇家飛利浦、先進元素科技、MAY專利、三星電子，人臉活體檢測相關專利數量分別為158項、89項、46項、31項、25項、25項、19項、13項、13項、13項。

美國人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人

資料來源：人臉識別行業白皮書、智研咨詢整理

日本人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人分別是索尼東芝、卡西歐、日本電氣、松下、夏普、精工愛普生、富士通、智慧碟、柯尼卡，相關專利數量分別為38項、36項、34項、30項、21項、20項、19項、19項、16項、14項。

日本人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人

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韓國人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人分別是三星、頂點科技、CRUCIAL TRAK INC、LEE CHUNG JONE、現代、韓國電子、LG電子、比茲摩德萊恩、KIM HYUN MIN、延世大學，臉活體檢測相關專利數量分別為66項、11項、11項、9項、5項、5項、5項、4項、4項、3項。

韓國人臉活體檢測相關專利數量TOP10專利申請人

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本文采編：CY315

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