Liveness classifier (detector)
[نسخه تورکی در پست بعدی]

🧬🧠 کلاس بندی چهره (Liveness Classifier) در سیستم‌های تشخیص زنده بودن چهره

فارسی:
در سیستم‌های تشخیص زنده بودن چهره، بعد از مرحله‌ی ثبت و استخراج چهره، گام بعدی و بسیار حیاتی، بررسی زنده بودن یا Liveness Detection است. این مرحله به‌منظور جلوگیری از حملات جعل (spoofing attacks) طراحی شده است. حملاتی که ممکن است با استفاده از عکس، ویدیو یا ماسک از یک چهره‌ واقعی، سیستم را فریب دهند.

در این مرحله، ما از یک Liveness Classifier استفاده می‌کنیم. این یک مدل یادگیری ماشین است که با استفاده از نمونه‌های فراوان، سعی می‌کند الگوهایی را یاد بگیرد که نشان‌دهنده زنده بودن واقعی چهره هستند. برخلاف سیستم‌های مبتنی بر قوانین دستی یا آستانه‌گذاری، این مدل‌ها با داده‌های واقعی آموزش دیده‌اند و خودشان تصمیم می‌گیرند که چه ویژگی‌هایی را برای تشخیص زنده بودن مهم بدانند.

با این‌که دقیقاً نمی‌دانیم مدل چه ویژگی‌هایی را یاد می‌گیرد (مثلاً ممکن است حرکات جزئی چشم، واکنش به نور، تفاوت در تنفس، یا تغییرات بافت پوست باشد)، اما آنچه مهم است، عملکرد نهایی آن است: تشخیص چهره زنده از غیرزنده.

این طبقه‌بند معمولاً با گرفتن چند فریم از تصویر یا ویدیو، خروجی‌ای مانند «زنده» یا «غیرزنده» یا یک نمره اعتماد تولید می‌کند. در موارد حرفه‌ای‌تر، از طبقه‌بندهای دودویی به‌همراه مدل‌های توزیعی برای تحلیل دقیق‌تر استفاده می‌شود.
این گام یکی از کلیدی‌ترین مراحل برای تضمین امنیت سیستم‌های بیومتریک است، به‌خصوص در برنامه‌هایی مثل احراز هویت دیجیتال، ورود به سیستم‌های مالی، یا کنترل دسترسی فیزیکی.

تهیه شده توسط:
🔗 @Machinelearning_Kartal

#تشخیص_چهره #LivenessClassifier #بیومتریک #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی