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[導(dǎo)讀] 據(jù)了解,目前我國人臉識別技術(shù)主要應(yīng)用在金融和安防這兩大B端領(lǐng)域。 諸如前段時間火熱的大興機場的人臉識別,機場安檢領(lǐng)域便是一個巨大的市場,目前多個機場的安檢系統(tǒng)已采用人臉識別技術(shù),其實不止

據(jù)了解,目前我國人臉識別技術(shù)主要應(yīng)用在金融和安防這兩大B端領(lǐng)域。

諸如前段時間火熱的大興機場的人臉識別,機場安檢領(lǐng)域便是一個巨大的市場,目前多個機場的安檢系統(tǒng)已采用人臉識別技術(shù),其實不止機場,火車站,學(xué)校等公共場所也都有布局,未來還將產(chǎn)生更多的需求。監(jiān)控增量空間巨大,人臉識別應(yīng)用前景廣闊。

此外,在金融領(lǐng)域的刷臉支付已十分普及,有關(guān)部門將發(fā)布人臉識別相關(guān)金融標準,以明確人臉信息采集、傳輸、存儲、利用等環(huán)節(jié)的安全管理要求。

但同樣是使用人臉識別設(shè)備,為什么有些是用作高鐵安檢,有些是用作刷臉支付呢?這里就要從人臉識別的硬件設(shè)備和軟件算法說起了。

一般來說,對身份驗證不太嚴格的人臉識別設(shè)備使用的多數(shù)是2D人臉識別,對身份驗證比較嚴格的則是3D識別,主要應(yīng)用3D結(jié)構(gòu)光、TOF等人臉攝像頭,測定眼間距,鼻子高低等立體人臉信息。

同時,我們要看它的應(yīng)用場景是用人臉識別終端識別和對應(yīng)的識別人數(shù),從而分為人臉識別的1:1模式、1:N模式和M:N這三種模式。

1:1模式——主要應(yīng)用于一對一的身份識別場景,例如刷臉支付、酒店入住、考試身份核驗、人證對比等。用戶站在人臉識別終端前,過程中要站著不動幾秒(靜態(tài)識別),再通過人臉識別攝像頭進行身份校驗,以此證明“你是你”。由于如刷臉支付、酒店入住登記、考試身份核驗、人證對比這些需要實名制的應(yīng)用場景,搞錯一個人都可能帶來風險,一般要求識別準確度要達到99%以上,以保障身份精準對應(yīng)。

1:N模式——主要應(yīng)用于一對多的人臉識別場景,是從N張人臉中找出要找的人,以此找出“你是誰”。公司企業(yè)的刷臉考勤,同樣是通過人臉識別設(shè)備,從公司內(nèi)部的人臉數(shù)據(jù)庫中自主查找,判定你是否公司員工,才能開門放行。又例如公安部門要從人流密集的地方找出記錄在數(shù)據(jù)庫的逃犯,需要通過從人臉數(shù)據(jù)庫的大量信息中篩選出匹配的人。這類模式比較考驗人像數(shù)據(jù)庫的容量大小,準確率會比1:1模式要稍低5%-10%。

M:N模式——這里M可以理解為一個數(shù)據(jù)庫。M:N模式多應(yīng)用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。如火車站、演唱會、大型體育賽事中,進行這類人臉識別時,通常被識別的主體不會停留在一處,而且處于運動狀態(tài)(如火車高鐵站行色匆匆的旅客),屬于動態(tài)識別,容易受側(cè)臉、光線、距離等影響準確度,準確度是三種模式中最低。面對數(shù)據(jù)量大的人臉識別場景,可能還需要經(jīng)過人臉識別終端進行邊緣計算,減輕數(shù)據(jù)庫后臺的負擔。

來源:朗銳智科

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