双模态活体检测网络

准确率95.83%

通过融合超声波与视频信号的特征，显著抵抗伪造攻击，无需用户额外操作即可提升面部认证安全性。

Yihao, Wu · 江沛佩 · Jianhao, Cheng · Zhao, Lingchen · 沈超 · 王聪 · 王骞

IEEE Transactions on Mobile Computing 2025

参数信息

总检测准确率

95.83 %

等错误率

4 %

技术优势

抵抗伪造攻击更强

用超声波感知 3D 头部姿态，使攻击者难以伪造真实头部的三维运动。

不增加用户负担

沿用传统行为检测方式（如点头），用户无需学习新操作。

普通手机就能用

在 7 款市售 Android/iOS 手机上验证，无需专用硬件。

特征融合提升准确率

双特征融合网络在特征层集成音视频，提高检测精度和对多种攻击的鲁棒性。

应用场景

• 人脸识别系统：作为活体检测模块，防止照片、视频等伪造攻击通过人脸识别。
• 移动设备安全：在手机解锁或支付时增加一道超声波活体验证，无需额外硬件。
• 生物特征认证：提升行为生物认证安全性，抵御高级伪造攻击。
• 超声波雷达应用：用 FMCW 超声波雷达识别 3D 头部姿势，与摄像头融合实现活体检测。
• 智能感知：融合超声与视频双模态特征，实现鲁棒的智能感知与识别。