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人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題之一。人臉識別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。相似性不同個體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器guan的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中,類的變化是應該放大而作為區(qū)分個體的標準的,而第二類的變化應該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內(nèi)變化(intra-class difference)。對于人臉,類內(nèi)變化往往大于類間變化,從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。用戶配合度現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入,例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說,人如果發(fā)生較大變化,系統(tǒng)可能就會認證失敗。光照、姿態(tài)、裝飾等,對機器識別人臉都有影響。
人臉比對面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:①特征向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。②面紋模板法該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器guan、模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸1化相關量度量進行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關網(wǎng)絡或特征與模板相結(jié)合的方法。人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?!边@種算法是利用人體面部各器guan及特征部位的方法。如對應幾何關系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
人臉識別現(xiàn)在被應用的非常的廣泛,學校,小區(qū),辦公樓等等都能看到人臉識別的身影,而近的一則有關人臉識別的新聞更是刷了大家的屏:出門忘帶門禁?沒關系,“刷臉”就可以回家。7月19日,北京市豐臺區(qū)銀地家園公租房小區(qū)的人臉識別系統(tǒng)正式上線,人們只需要對著攝像頭刷一下臉,閘機就會自動打開。租戶們真正實現(xiàn)“刷臉”進門。
對于公租房的人臉識別系統(tǒng),有很多的網(wǎng)you表示安全得到了保障,也方便了用戶,原來我們小區(qū)完全敞開的,什么人都可以進,所以幾百戶人家基本都被偷過了,真羨慕小區(qū)物業(yè)管理嚴格的,我現(xiàn)在家里晚上睡覺電腦手機都不敢放,現(xiàn)在有了人臉識別系統(tǒng)的話小區(qū)業(yè)主的安全和財產(chǎn)保護的問題就解決了一大半,而且也不用再擔心有隨意進小區(qū)亂貼小廣告的問題了。
保障房中心相關負責人表示,公租房安裝人臉識別設備,將更好地保障公租房依法合規(guī)使用,加強對公租房轉(zhuǎn)租轉(zhuǎn)借行為的監(jiān)督管理和查處;同時嚴格控制進出小區(qū)的閑雜人等,為住戶安全提供保障。
人臉識別 " 就好比是一把芝麻開門的鑰匙,開啟系統(tǒng),進入應用,或者以 " 刷臉 " 作為一種支付路徑,而正是在這個過程中,大量的用戶" 人臉 " 信息被采集并儲存。用戶的個人隱私不知不覺就被收集全了,容易被不法fen子利用做出傷害用戶安全的事情。
每一項新技術的誕生都是不完mei的,技術人員需要在人們的使用過程中發(fā)現(xiàn)問題,解決問題來完善自己的作品。由此可以得出,目前人臉識別技術還不是十分成熟,在一些軟件上面也標明這個功能目前還處于測試階段,因為建議大家在用戶驗證的時候還是慎重考慮人臉識別功能,不要把人臉識別功能設置為進入軟件/系統(tǒng)界面的主要方式,應該開啟多重驗證。