福特explorer从1到N,人脸识别技术能带来多少可能?-YCITY

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从1到N,人脸识别技术能带来多少可能?-YCITY

近日OPPO最新旗舰Find X 俘获了众人的目光,最大的亮点在于首次出现在安卓阵营的高精度人脸识别技术——OPPO FaceKey 3D光结构传感器。随着不同的操作系统技术壁垒的消弭,移动端3D光技术的人脸识别即将普及千万家,而刷脸支付取代使用密码的时代即将从未来变成现在。与现有的支付方式相比,刷脸支付安全性高,设备需求低,支付效率高和拥有双重验证等特点,使其毋庸置疑会成为未来人们支付的首选。

01
何为人脸识别技术
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸,属于生物特征识别技术,通过生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术是一系列相关复杂技术的集合,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认与查找等。
02
人脸识别发展历史
事实上,人们对于人脸识别技术应用的认识远不如技术本身发展水平,刷脸支付购买物品几乎成为了人们对于人脸识别技术认识的全部公文改错。一般而言,人脸识别的研究历史可以分为三个阶段。
19世纪60年代-80年代:
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。但这一阶段的研究的重要成果产出并不多,也没有出现实际应用。
19世纪90年代:
人脸识别技术迅速发展,出现了很多经典的方法,例如Eigen Face, Fisher Face和弹性图匹配,此时主流的技术路线为人脸表观建模。
19世纪90年代末期至今:
随着人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题。
现阶段人脸识别研究的4个方向
1
提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。龙套王
2
深入分析和研究影响人脸识别的因素十戒歌,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3
利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。
4
利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
03
人脸识别技术的分析算法
人脸识别技术的核心在于“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”,融合计算机图像处理技术与生物统计学原理,从视频中提取人像特征点后进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人脸进行特征分析godv微博,根据分析的结果来给出相似值,最后通过相似值确定是否同一个人。
基于几何特征的人脸识别
眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)此情脉脉。这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。
基于特征脸(PCA)的人脸识别
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
神经网络的人脸识别
基于神经网络的人脸识别是近年来比较活跃的一个研究方向,研究主体是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。它既可以用于特征提高见泽俊彦取,也可以用于模式识别。神经网络方法在人脸识别上比其他类别的方法有独到优势,它具有良好的自学习,自适应能力,特别是它的自学习能力在模式识别方面表现尤为突出。神经网络方法可以通过学习的过程获得其他方法难以实现的关于人脸识别规律和规则的隐形表达。但这方法可能存在训练时间长,收敛速度慢的缺点。超椭球神经网络是仿生模式识别理论的应用,它可以避免对未训练样本的高误识率问题,并将其用在人脸识别中。
弹性图匹配的人脸识别
在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离,并采用属性拓扑图来代表人脸,拓扑图的任一顶点均包含一特征向量超级学生天道,用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素,在比对时可以允许图像存在弹性形变,在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果,同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别
LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的酱爆洋白菜 ,它定义的是两个线段集之间的距离,与众不同的是,LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系,因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明,LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现,但是它在大表情的情况下识别效果不好。
支持向量机(SVM) 的人脸识别
这是统计模式识别领域的一个新的热点,它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协,从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题,它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率,但是它需要大量的训练样本(每类300个),这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长,方法实现复杂,该函数的取法没有统一的理论中国百戏之师。
04
人脸识别技术的两大行业应用
泛金融行业
对于时刻谋求创新技术突破的金融行业来说,人脸识别技术的应用不仅仅是雪中送炭,更是锦上添花。金融行业传统业务中不乏许多需要人工进行的操作,包括身份确认、开户资产确认、支付确认,造成了准确性不高、服务成本高、操作时间冗长等问题,对于金融企业业务发展带来困扰。人脸识别技术在金融行业应用的出现有效解决了这些问题,让越来越多的企业在使用后更好地为用户服务。通过1:1模式,企业可以跳过身份认证中人工确认的步骤,依靠AI的高速高效的人脸识别技术,为用户节约了办理业务时的宝贵时间,带来了更好的服务体验。
云从科技与农行合作推出ATM机刷脸取款和超级柜台,极大缩短了自助业务办理时间,提升业务的便捷性和安全性。云从也助力中国银行,将人脸识别技术应用到居民健康卡自助发卡设备用于身份鉴权,通过刷脸认证,保障用户发卡高效、准确和安全。
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商汤科技将人脸识别技术应用到线上贷款的认证流程中,实现远程身份认证和开户,同时在银行营业厅、民政办事大厅等场景下推出自助智能终端。
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人脸识别技术与互联网金融领域的不断对接,通过核实身份,沉淀优质数据;事前预防攻击曹婴,保障业务安全;事后明确责任,有效追责止损的过程,给予了信贷在线化技术支持和发展助力爱已过界。
监控安保行业
除了针对特定目标的1:1模式,人脸识别技术的1:N模式在监控安保行业也大放异彩。国内举办大型赛事的次数越来越多,但是传统安保系统却暴露出许多漏洞。大型赛事安全控制首先体现在活动场地安全保障。为了防止不法人员混迹其中、伺机作案,进入场地必须进行严格的身份验证。以往的安保手段主要是单一的卡证识别,或保安通过证件信息来判断是否放行马世媛,容易存在一卡多用的问题,也极易发生证件丢失、被窃等情况,安全性上无法得到充分保障。人脸识别的天然具有唯一性和不易伪造的特性,与人工验证相比准确率更高,效率也更高,因此成为人口密集区域即时监控的先行探索者。
人脸识别技术也帮助公安系统屡立奇功,“歌神”张学友演唱会上落网的多名罪犯基本都是人脸识别系统的“手下败将”蒂艾斯。此外人脸识别技术的引入,对于高校的各项管理工作也有很大的裨益。人脸识别技术帮助管理学生信息、监控考场、管理学生安全,降低了教师及工作人员的工作量,快速构建智慧校园。
依图科技的“蜻蜓眼”智能安防平台以计算机视觉为核心,通过摄像头监控设备为“眼目”,结合人像和车辆大平台,构建城市和行业各自的安防体系。
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人脸识别技术的基本工作步骤是人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认与查找,除却金融领域和安防行业,零售,制造,交通运输等领域也都具备可迁移的想象空间,让我们等待更多创新技术落地开花,用AI创造出新的社会价值福特explorer。
Y-CITY全球创新学院
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