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戴口罩人脸识别有解法吗?或许没你想的那么难

2021-09-30 17:54 作者:佚名 来源:硅谷网综合 关注: 编辑:GuiGu 【搜索试试

2017年,Face ID出现,生物识别技术惊艳全球。

Face ID因其便利性和安全性得到了人们的一致认可,也成为了苹果引领科技潮流的一大经典案例,同时也让更多人关注到了生物识别技术。2019年末疫情暴发以来,Face ID却遭遇了预想之外的难题——戴口罩无法识别,很多人吐槽说Face ID如今成为了一个鸡肋的功能。

 

 

今年九月份,iPhone13发布了,人们期待着戴口罩解锁Face ID功能的出现,然而苹果却让人失望了。如今,我们已经逐渐适应和口罩共存的生活,但Face ID却似乎还没准备好。

Face ID的基本原理是距离传感器发现物体靠近,泛光感应元件便发射红外光,红外镜头接收反射的信息然后传送给芯片判断是否是人脸。判定成功后,点阵投影器将3万多个光点投射到脸部,红外镜头捕捉到点阵图案,芯片计算后绘制出三维人脸图像,接着与录入的人脸信息进行对比,两者相符即解锁成功。

因此当用户戴上口罩后便丢失了大量脸部特征,从而导致Face ID无法正常使用。

如今的生物识别技术能够辨认出戴口罩的人脸吗?以亚略特为代表的生物识别技术厂商给出了肯定的答案,其人脸识别技术对戴口罩人群识别的准确率高于99%。

之所以能做到这一点,是因为亚略特TrustFace人脸识别算法有着最前沿的深度学习算法、优秀的深度卷积神经网络和亿级ID的人脸数据。在多种极限对比条件下,如识别不同肤色人种的环境下,在大角度或不同角度环境下,低光背光环境下,人脸移动或不同表情下,因年纪增长引起的相貌变化,少量遮挡等各类复杂情况下,TrustFace人脸识别算法准确率均高于行业平均水平。

 

 

此外,结合 GPU 运算能力,亚略特 TrustFace 人脸识别比对引擎在单块 16G 显存的显卡上,可以实现每秒 200 并发的 1:2000 万人脸比对;通过多机多卡的联合,实现每秒 200 并发的 1:15 亿人脸比对,在比对规模和速度上均处于国内领先水平。

作为中国第一家以生物识别命名的人工智能企业,亚略特已成为全球领先的人工智能和生物识别核心技术方案提供商,先后荣获“中国最值得信赖生物识别品牌”“中国生物识别十强企业”等殊荣。

可以预见,生物识别技术将朝着更安全、更准确的方向发展,以静脉识别为代表的新兴生物识别技术由于在安全性上更有优势,已陆续在一些重点场所应用落地。此外,由于单一识别方式的局限性,多模块的生物识别方式能够契合使用场景的多样化需求,给生活带来更多的便利和高科技体验。如亚略特的多模态生物识别便将指纹、人脸、指静脉、虹膜等算法集成到同一平台,可满足用户在不同应用场景下使用指纹、人脸、指静脉、虹膜等生物识别技术的需求。

未来,亚略特将继续在生物识别领域精耕细耘,在保证安全性和准确率的前提下,探索戴口罩人脸识别在内的生物识别技术更多可能性,为各行各业提供更多安全可信的生物识别场景化AI解决方案。

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