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3S MARKET

2019年7月29日 星期一

GLOBAL NEWS: Applications for facial recognition increase






云从科技


現階段人臉辨識
近年隨著全球各大研究所、實驗室的日夜兼程,人臉辨識技術日益提高,辨識率達到99%以上,從而演變出來的功能,也種類繁多並應用到各個領域。而直接相關的安控、網路及金融等領域,更是迅速將技術產品化推向市場。


一時間,人臉辨識技術成為了,各大行業的熱點技術方向。據統計,在 2015 年的對岸中國國際社會公共安全博覽會上,至少有 20 家企業展示了自家的人臉辨識產品。

其中既有鑽研技術深度的尚湯、FACE++、依圖這樣的學術型廠家,也有大安控廠商。

同時,眾多媒體也接連報導了人臉辨識技術,在學術界和工業界取得的巨大成果:比如 15 年,中科奧森在 LFW 人臉辨識數據集上,取得了 99.7% 的辨識率,與百度持平刷新了年初谷歌的記錄阿里巴巴集團執行主席馬雲在德國展會上,演示了人臉辨識與支付寶的結合應用,「刷臉支付」將走向生活更有公安部門的多個案例,將科幻大片的情景,帶入我們的智慧城市中。

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3D人臉辨識技術
3D人臉辨識技術,是未來的另外一個方向。本文到目前為止所討論的範疇,限定在 2D 圖像上。人臉實質上是一個立體模型,而 2D 人臉辨識容易受到姿態、光照、表情等因素影響,是因為 2D 圖像本身有一個缺陷,無法很好地表示深度資訊。如果說深度學習,是從人的認知角度來理解人臉辨識,那麼 3D 技術就是從現實模型,來反映人臉辨識。   

目前關於 3D 人臉辨識方向的算法研究,並沒有 2D 人臉辨識技術那麼豐富和深入。許多因素限制了這項技術的發展提升。首先,3D 人臉辨識往往需要特定的採集設備,如 3D 攝影機、紅外線雙目或雙目攝影機。

目前這類採集設備價格還比較昂貴,技術還不能普遍應用,場景比較特定。其次,3D 建模過程需要的計算量較大,對硬體要求較高,也限制了目前的應用。第三,3D人臉辨識數據庫比較稀少,研究者缺少訓練樣本和測試樣本,無法開展更深入的理論研究。

相信隨著未來晶片技術和感測器的發展,當計算能力不再受到限制,3D 採集設備成本大幅下降的時候,3D 人臉辨識將取得重要的突破。
人臉辨識技術的應用
目前人臉辨識技術的提高,促使各行各業都開始廣泛試驗,引用這一技術,在某些領域取得了一定的成效。

以對岸中國的公安應用為例,利用人臉檢索系統,將目標人臉輸入到系統中。系統自動在海量人口數據庫中,進行查找比對,列出前若干名相似的人員資訊。然後再透過人工篩選的方式,對系統結果進行篩選,得到目標的真實身份。   

公安行業還有一類比較重要的應用:人員布控。在一些重要的通道出入口,部署高清攝影機,專門用於抓拍經過的人臉,並傳送給後端系統。

後端系統將人臉圖片,與所關注的人臉庫(如在逃嫌疑犯等)進行逐一比對。當發現有目標與庫中人員相似度,超過設定閾值時,系統自動提示相關人員採取措施。   
金融行業中的利用,將事先錄入庫中的身份資訊的人臉圖片,作為依據,利用 1:1 對比的方式進行對比。刷卡,攝影機攝取人臉資訊。

只需 2 步即可完成身份認證,達到了刷臉取款的效果。當然目前看來,在當前的社會環境前提下,人臉辨識的方式以輔助取款的模式存在,用於提高取款安全性的利用更為恰當。在不久的將來,技術及社會環境更加合適的時候,可直接利用。   
而同樣在一些機場、海關、港口、車站等公共場所,合理利用 1:1 人臉辨識功能,加以適當的人為干預,可以很好的提高效率,節省社會成本。


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