近年来，作为安全协议的面部识别系统已经出现，这主要归功于它们在某些移动设备中的实现。

　　像所有技术一样，该系统也具有某些基本漏洞。取决于每个系统的耐用性，这些可能会因照片或在不可预见的情况下（例如在睡觉时）使用锁具的正面而受到损害。为了弥补这些缺点，提出了一种新的替代方法。

　　手势面部解锁，分为两步增强选项

　　该建议由杨百翰大学的电气和计算机工程教授提出，他保证，有一种更好，更可靠的方法将人脸用作限制控制的访问机制。

　　该机制称为C2FIV，是并发两要素身份验证的简称。为了验证解锁命令，该系统负责识别摄像头前面的人的面部身份以及特定的动作或手势。

　　要配置此解锁系统，用户必须面对摄像机，并用面部或嘴唇录制一段特定动作一到两秒钟的简短视频，并读一个秘密短语。然后，在设备上处理视频，在该设备上分析面部特征，再加上面部运动的轨迹并存储起来，以供以后进行身份验证。

　　在一项初步研究中，李教授和他的博士生郑孙录制了8,000个视频片段，其中包含50个对象的面部动作。这些动作包括眨眼，下巴动作，微笑或抬起眉毛，以及许多其他随机的面部手势来训练神经网络。接下来，他们开发了一个正向和负向面部运动对的数据集，并为正向运动对（输入的请求与先前配置的记录之间的对匹配）输入了更高的分数。

　　C2FIV依靠集成的神经网络框架来同时学习面部特征和动作。相框模拟了动态和连续数据，例如面部运动，其中必须考虑所有记录的相框，而不是可以描述人物的静态照片。

　　借助这种集成的神经网络框架，可以将用户的面部特征和动作嵌入并存储在服务器或设备上。一旦启用，当系统收到解锁请求时，团队将比较新生成的嵌入与其存储在数据库中的嵌入，以验证请求。用户身份验证过程由预定义的阈值控制，以评估新添加项与先前存储的添加项之间的相似性。

　　Lee已经为此技术申请了专利。根据他们自己的说法，该项目的目的不是与苹果竞争，也不是寻求在智能手机中实现该系统。根据其创建者的计划，C2FIV的用途更广泛，包括进入工作场所的限制区域，登录网上银行，使用ATM甚至不需要使用汽车钥匙。

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