人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。
随着人脸识别技术的快速进步以及市场应用需求的凸显以及资本的热捧,人脸识别在近一两年特别火热。人脸识别技术在应用上也有了很大的突破,不再局限于考勤、门禁行业的简单应用,目前随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其广泛应用于金融、**、、、边检、、航天、电力、工厂、及众多企事业单位等领域。本文将侧重从安防层面来解读人脸识别在行业的应用。
近年来,“人脸识别”技术已经越来越广为人知,但是多数产品都只能对固定位置的目标正脸进行二维识别,识别速度一般不**过每秒100**次。而在南宁大显神威的“动态人脸识别系统”正是天津空港经济区光电研究院的一款高科技产品。这一“人脸识别系统”能够满足在移动状态下对人脸姿态全方向30度可识别、60度可检测,而且达到了较速识别,对**素材库能做到平均0.5秒识别出目标人脸,单台服务器识别速度达到了每秒1500**次。
光电研究院产业发展部副刘东培表示,该院研发的“人脸识别系统”通过高清摄像头跟踪人脸,抓拍人脸经过优化去重后提取面部20多个生物特息,再将提取后的特息与预先建立的人脸库靶向目标进行比对分析,从而得出相似度结论,进行人脸识别。能达到抓拍率99%、拒识率1%、误识率1%。
据了解,初期的人脸识别技术对周围的光线环境敏感,人体面部的头发、饰物等遮挡物,人脸变老等因素也是人脸识别技术的不足所在。刘东培说,光电研究院研发的“人脸识别系统”,采用的“高维纹理特征统计概率算法”解决了这一问题,使设备对环境光线变化有着高适应性,并且设备识别过程不受被测者姿态、表情、妆容等表象特征的影响,同时具备人脸姿态矫正、深度学习功能。当人脸上下左右倾斜在40度以内时,对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度,这从根本上解决了人脸识别技术的实用性问题。在人脸测评试点单位测评中,该“人脸识别系统”录入测试人员基本信息后,测试人员以多种角度、各种光线亮度以及物品遮盖走过摄像头,但每一次都毫无例外地被该设备“捕捉”。该系统顺利通过了我国网、视频网、边界网三网联合测试,在密集、人车混合状态下综合动态识别率达到了83%,活体目标识别匹配度和识别概率都达到国内同类产品水平。
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