Een apparaat beveiligen met je gezicht is lekker makkelijk, want je vergeet je gezicht nooit. Maar het is niet onfeilbaar…
Een pincode of een wachtwoord kan je vergeten. Je gebruikt hiervan zoveel variaties: voor de bank, e-mail, DigiD, iPad enzovoorts. Af en toe vergeet je er gewoon een en dan heb je een probleem. Veel mensen lossen dit op door gebruik te maken van gezichtsherkenning als beveiligingssysteem om je smartphone te ontgrendelen. Maar hier zijn ook technieken voor om dit beveiligingssysteem te omzeilen. Onderzoekers hebben bijvoorbeeld aangetoond dat je iemands iPhone kan ontgrendelen als degene ligt te slapen. Nu is er een techniek gemaakt om de gezichtsherkenning- beveiliging te verbeteren.
Gekke bekken trekken
Om je beveiliging op te schroeven heeft hoogleraar elektrotechniek en computertechnologie D.J. Lee aan de Brigham Young University een oplossing gemaakt. Hij heeft een gemakkelijke manier gevonden om de moeilijkheid om de gezichtsherkenningssystemen te ‘kraken’ drastisch te verhogen. Namelijk gekke bekken trekken. Simpel, doch effectief.
De hoogleraar heeft hier een naam voor verzonnen, namelijk Concurrent Two-Factor Identity Verification. Of kortweg C2FIV. Gebruikers moeten specifieke en gemakkelijk herhaalbare gezichtsbewegingen uitvoeren. Niet langer dan een paar seconden. Het kan van alles zijn, boos kijken, uitbundig lachen of een geheime zin stilletjes voorlezen.
Gezichtsherkenning- beveiliging verbeteren
Met deze C2FIV-techniek worden zowel de gelaatstrekken van de gebruiker, als de bewegingen van het gezicht vastgelegd. Dit zijn de subtiele manieren waarop het gezicht van een gebruiker verandert als de spieren uitzetten en samentrekken. Voordeel hierbij is dat je gezicht niet zo snel wijzigt, maar het is vrijwel onmogelijk om elke keer precies hetzelfde gezicht te trekken. Probeer maar eens.
Dus om elke keer een soort van dezelfde beweging te kunnen vastleggen gebruikt C2FIV een neuraal netwerkraamwerk. Dit om beter te begrijpen hoe een actie die keer op keer wordt uitgevoerd, maar ook elke keer kan variëren. De techniek gebruikt dat om intelligente vergelijkingen te maken met datgene waarop het oorspronkelijk was gemaakt.
Nauwkeurigheid
De wetenschapper heeft hiervoor 50 proefpersonen gebruikt en 8.000 clips gemaakt. Hierin hebben ze verschillende gezichtsbewegingen uitgevoerd, zoals knipperen, glimlachen en hun wenkbrauwen optrekken. Dit werd gebruikt om het neurale netwerk te trainen. De nauwkeurigheid betreft volgens de onderzoekers 90%. Dat is hoog en wellicht kunnen we de techniek in de toekomst zelf gebruiken om onze gezichtsherkenning- beveiliging verbeteren. Ik ga alvast oefenen met gekke bekken trekken.
