人脸识别:现代最流行的生物识别技术

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发表时间:2019-08-05 15:33作者:kdacctv

目前大多数人脸识别产品的研究方向正朝着“两极”发展。一极是一个大系统:在应用中,数据库越大越好,速度越快越好,识别率越高越好。另一极是小??榛蛐酒耗?榛蛐酒叫?,越实用,越容易与更多的产品集成,使用范围也越广。


特征传感器


人脸特征是由CCD或CMOS等光学传感器构成的,受光线影响较大。即使主动光源可以克服光线变化,它仍然影响着脸特性和增加产品的成本,所以人脸识别领域的研究人员设计了红外成像设备适应面临与照明模式的差异变化,从而克服光线的影响,提高了识别率。但是,由于图像显示信息不是正常的彩色模式,它仍然不能满足用户的需要。为了提高人脸识别系统的易用性、舒适性和用户接受度,并保证生物特征信号的质量,除了小巧玲珑外,成本低廉,而特征传感器还有很多方面需要改进。


活体检测


为了防止恶意的人伪造、窃取他人的面部特征进行身份认证,人脸识别系统必须具备活体检测功能,即提交给系统的人脸特征是否来自活体个体。实时人脸检测可以基于头部运动、呼吸、红眼、眨眼、温度效应、光谱特征等信息。此外,生物特征识别还可以通过人机交互的形式来检测生物特征;多模态生物识别系统也可以提高伪造的难度,但成本增加,操作复杂。因此,生命检测技术将成为生物人脸识别系统进入高端安全应用的最大瓶颈。


信号质量


人脸特征通常以连续视频流的形式获得。由于有效的人脸特征采集范围总是有限的,再加上人体运动、姿态变化等因素,大部分传输到计算机的特征信号都是不合格的。高质量的特征信号是特征表达和识别的基础。低质量的特征信号可能导致错误的接收或错误的拒绝,降低了系统的实用性和安全性,在处理无效的特征信号时浪费了大量的计算资源上。


特征数据库检索


随着人脸识别技术在人类日常生活中的普及,用户数量的增加必然导致人脸特征数据库的不断扩充。这种扩展的规模不仅反映在数据存储的扩展上,而且还反映在从数据库中搜索记录的耗时增加上。例如,在一对多的大规模(如一个城市,一个国家)人脸识别应用中,完成一个识别的时间长度将是难以忍受的,识别率大大降低。此外,作为人脸特征:人们的妆容、年龄、姿势的变化,都会影响与数据库的比对结果。


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