“手机面部识别”“公司刷脸打卡”“超市人脸支付”，短短几秒既可证明“你就是你”，生物特征识别技术正在悄然走进我们的生活，带来更多的便捷与效率。

在“刷脸”的时代，我们的身体正在成为一把识别身份的“钥匙”，然而每个人只有一张脸、两个虹膜、十根手指，生物信息一旦被泄漏便会造成无法挽回的损失。因此如何保障生物识别技术的应用安全就成为技术提供方需要解决的一大难题。

在金融领域，中国人民银行组织银行卡检测中心（国家金融IC卡安全检测中心，简称BCTC）与商业银行、银联、支付机构、算法及终端厂商等单位一同编写人脸识别线下支付安全应用技术规范与方案，开展试点工作。BCTC深度参与试点，联合产学研机构建成生物识别检测实验室，并于2019年3月正式提供人脸识别技术检测服务，保障新技术应用安全。

目前，BCTC的生物识别检测实验室已具备了包括人脸、声纹、指纹、指静脉等多种生物识别技术功能、性能以及安全的检测能力。其中，人脸识别技术主要检测内容包括：

设备性能验证

主要测评图像采集设备的电源适应性、气候环境适应性、基本软硬件配置、以及图像采集单元等。不同规格的摄像头（单目、红外双目、结构光、TOF等）参数要求不尽相同，需从分辨率、最大帧率、同步性以及精度几个方面进行综合评估。

人脸识别性能测试

BCTC已建立百万级别人脸测试样本库，可满足1:1人脸验证和1：N人脸辨识的检测需求。

1:1人脸验证测试

通过计算正确接受率、正确拒绝率、错误接受率和错误拒绝率，评估算法在特定阈值下的识别性能。同时通过ROC曲线的AUC面积，更为全面地评估算法的整体性能。

1:N人脸辨识测试

将样本与人脸库样本进行一致性的对比测试，进一步检验算法的性能。金融行业规定N=500的误识率为万分之一时，正确率需≥98.3%；误识率为十万分之一时，正确率需≥98%。

针对1:N人脸辨识测试BCTC可提供百亿、千亿级的测试比对量，更好地评估算法的符合性，避免因测试样本量低而产生的误差。除此之外，BCTC还通过图像处理技术检验算法是否存在缺陷，进一步验证算法的准确性。

活体检测

主要检测人脸采集设备捕捉到的人脸图像是否来源于活体，可通过静态照片、动态视屏流、面具头模等手段检验送检样品对活体的识别程度。

活体检测具体可分为二维静态纸质图像、二维静态电子图像、二维动态图像、三维面具、三维头模以及真人攻击等。要求样品在不同光线、距离、角度等外界因素的影响下开展多维度的攻击试验，当LDAFAR指标（活体检测错误接受率）为1%时，LPFRR指标（活检测错误拒绝率）应小于等于1%。目前，BCTC已建设活体检测自动化测试平台，可实现多层次的自动化测试。

终端安全检测

主要从受理终端通用安全、物理安全、逻辑安全、通讯安全和交易安全等五个方面进行测试评估。

至此，想必大家对人脸识别技术检测有了初步的了解。随着新一代信息技术的发展和应用，人脸识别技术将迎来广阔的发展前景，然而新技术应用在提高服务便捷性的同时，其安全性也应引起行业各方的广泛重视。BCTC为产业各方提供完备的一站式生物识别检测服务与解决方案，保障新技术应用安全，期待与您合作交流。