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生物识别技术那么多 为啥火的偏偏是“刷脸”?

  进入上世纪90年代,随着计算机技术的快速发展,在经历了技术的数次更新迭代之后,人脸识别技术已从最初对背景单一的正面灰度图像的识别,发展到能识别不同侧面的静态人脸,目前能做到动态进行人脸识别。

  国际上,比较领先的研究机构是美国的麻省理工学院和英国的剑桥大学。国内关于人脸自动识别的研究始于20世纪80年代,主要的研究单位有清华大学、哈尔滨工业大学、中科院等。近年,在中国的互联网创业浪潮下,一批有着学术背景的新型生物识别创业团队开始崛起,如旷视科技下的face++团队、腾讯下属的优图团队等,采用了更先进的“深度学习”算法,用神经网络模拟人的神经网络运算过程,能达到更高精度。

  成立于2012年的face+ +团队,已经与蚂蚁金服及多家银行开展合作。该团队所属公司的市场与经营部总经理谢忆楠对南都记者介绍,“比如有人在摄像头前,用手捂住了半张脸,按照传统回归算法,系统认为他不是一张人脸。因为它不符合系统通过回归运算得出的人脸标准结构;而深度学习算法,在判断是人脸的基础上,则会进入第二层判断,多重验证。”

  作为人工智能技术研究的新阶段,深度学习算法相当于“教机器模仿人类的学习机制”。采用此算法后,操作者可以给系统提供大量数据,使其自己具备学习能力。比如,深度学习算法机器人,通过扫描互联网上猫的图片,操作者输入“猫”,然后经过一段时间,机器将这种毛茸茸的小动物与“猫”联系到了一起,可以自行鉴别什么是猫。谢忆楠介绍,目前该公司的人脸验证技术,“第一步是证明你是人,第二步是证明你是你。”在深度学习算法下,系统能够更加智能地识别人脸。

  因为时间原因,身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异,比如脸的宽度等,但瞳孔间的距离则相对恒定。传统回归运算可能会出现误差,深度学习算法则把人脸分为100多个关键点,尽量避免误差。

  对比

  与其他生物识别技术相比,“刷脸”有什么优劣?

  中科院自动化研究所研究员孙哲南:人脸识别技术的优点是采集比较直观,成本较低,便利性较高且用户较易接受。但它的缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。

  具体来说,人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的,其变化的复杂性不够。例如,若要两个人的指纹或者虹膜基本相同,大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话,十几个比特达到重合就可以了。在全世界,可以找到很多具有相似性的面孔。所以说,人脸的辨别性不是很高,它并没有那么独一无二。

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