人脸识别的好处以及安全性

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发表时间:2019-11-29 14:52作者:kdacctv来源:转载

人脸识别,说到“刷脸”一词相信大家都听说过,也都明白是什么意思,目前人脸识别技术已经非常成熟了,也普遍的走进来人们的生活,人脸识别处处可见。


什么是人脸识别技术?


  • 人脸识别,是计算机视觉里面的一个分支问题,应该也是难解决的问题。

  • 车牌识别我们接触的比较多,其实车牌与人脸识别的实现也是相同也有不同的。

  • 人类通过眼睛获得视觉信息,这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本,还是什么别的东西。


然而这项看似简单的任务,对机器来说却并不那么容易实现。


对计算机来讲,一幅图像信息,无论是静态的图片,还是动态视频中的一帧,都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像,是一个由1980*1080个像素点组成矩阵,每个像素点,如果是8bit的rgb格式,则是3个取值在0-255的数。


机器需要在这些数据中,找出某一部分数据代表了何种概念:哪一部分数据是水杯,哪一部分是书本,哪一部分是人脸。


AI深度学习助力人脸识别技术


定位到人脸之后的另外一个问题就是如何去区别你是不是你,计算机理解人脸不是一整张的人脸,而是将人脸的上一些特征比如单眼皮,高鼻梁,眼球颜色等划分为某一个特征值。主流识别算法在特征值个数在5到100之间。


计算机将一张脸按照(特征1,特征2,特征3,特征4,特征5)这样的模式存储起来。但是这5种特征值和区分维度是没办法区分全球全球70亿人脸的。


当特征值和区分维度增加后特征空间的库就变得巨大无比,传统算法不足以计算,2012年基于神经网络算法的深度学习算法出现,使得人脸识别的效率和准确率得到质的飞跃。


人脸识别更便捷具安全性


我们常见的生物识别有指纹,虹膜,指静脉等,但是指纹因为会磨损,换季脱皮等印刷影响给用户带来不少的麻烦,再加之指纹可通过简易方式复制获取后完成破解,安全性上并没没有想象中那么好。


目前主流的指纹硬件识别速度在1秒左右,但是其中的一个限制是需要人走近伸出手指才能识别,相比于在运动中靠近就开始识别的人年识别效率上低了不少。


安全性上人脸识别算法在通过大数据的人脸库的深度学习,更加智能,即使戴眼镜,化妆,遮挡,双胞胎,等情况都能准确识别,还能活体检测,安全性上更胜一筹。


人脸识别无疑是市面上较为安全与方便的生物识别方式之一,人脸识别已经应用在很多领域了,银行,火车站,加油站,小区等。


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