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戴口罩人臉識別有解法嗎?或許沒你想的那么難
2021-09-30 17:04:39   來源:財訊網  分享 分享到搜狐微博 分享到網易微博

2017年,Face ID出現,生物識別技術驚艷全球。

Face ID因其便利和安全得到了人們的一致認可,也成為了蘋果引領科技潮流的一大經典案例,同時也讓更多人關注到了生物識別技術。2019年末疫情暴發以來,Face ID卻遭遇了預想之外的難題——戴口罩無法識別,很多人吐槽說Face ID如今成為了一個雞肋的功能。

 

今年九月份,iPhone13發布了,人們期待著戴口罩解鎖Face ID功能的出現,然而蘋果卻讓人失望了。如今,我們已經逐漸適應和口罩共存的生活,但Face ID卻似乎還沒準備好。

Face ID的基本原理是距離傳感器發現物體靠,泛光感應元件便發射紅外光,紅外鏡頭接收反射的信息然后傳送給芯片判斷是否是人臉。判定成功后,點陣投影器將3萬多個光點投射到臉部,紅外鏡頭捕捉到點陣圖案,芯片計算后繪制出三維人臉圖像,接著與錄入的人臉信息進行對比,兩者相符即解鎖成功。

因此當用戶戴上口罩后便丟失了大量臉部特征,從而導致Face ID無法正常使用。

如今的生物識別技術能夠辨認出戴口罩的人臉嗎?以亞略特為代表的生物識別技術廠商給出了肯定的答案,其人臉識別技術對戴口罩人群識別的準確率高于99%。

之所以能做到這一點,是因為亞略特TrustFace人臉識別算法有著最前沿的深度學算法、優秀的深度卷積神經網絡和億級ID的人臉數據。在多種極限對比條件下,如識別不同膚色人種的環境下,在大角度或不同角度環境下,低光背光環境下,人臉移動或不同表情下,因年紀增長引起的相貌變化,少量遮擋等各類復雜情況下,TrustFace人臉識別算法準確率均高于行業均水。

 

此外,結合 GPU 運算能力,亞略特 TrustFace 人臉識別比對引擎在單塊 16G 顯存的顯卡上,可以實現每秒 200 并發的 1:2000 萬人臉比對;通過多機多卡的聯合,實現每秒 200 并發的 1:15 億人臉比對,在比對規模和速度上均處于國內領先水。

作為中國第一家以生物識別命名的人工智能企業,亞略特已成為全球領先的人工智能和生物識別核心技術方案提供商,先后榮獲“中國最值得信賴生物識別品牌”“中國生物識別十強企業”等殊榮。

可以預見,生物識別技術將朝著更安全、更準確的方向發展,以靜脈識別為代表的新興生物識別技術由于在安全上更有優勢,已陸續在一些重點場所應用落地。此外,由于單一識別方式的局限,多模塊的生物識別方式能夠契合使用場景的多樣化需求,給生活帶來更多的便利和高科技體驗。如亞略特的多模態生物識別便將指紋、人臉、指靜脈、虹膜等算法集成到同一臺,可滿足用戶在不同應用場景下使用指紋、人臉、指靜脈、虹膜等生物識別技術的需求。

未來,亞略特將繼續在生物識別領域精耕細耘,在保證安全和準確率的前提下,探索戴口罩人臉識別在內的生物識別技術更多可能,為各行各業提供更多安全可信的生物識別場景化AI解決方案。

免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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[責任編輯:ruirui]


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