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“刷脸”时代整容了能刷吗?整容了怎麽办?_OG真人
时间:2020-11-01 来源:og真人游戏官网 浏览量 52678 次

【中国安防展网】人脸识别技术坚信已经被很多人听到,甚至很多人已经使用人脸识别技术刷脸睡觉或者做其他事情。那么,在人脸识别时代,“刷脸”如何保证准确性呢?双胞胎可以和过度化妆整容区分开吗?如何维护隐私问题?人脸识别遇到井喷期。

专家建议是完整的,涉及到保护用户隐私的行业标准。最近,“刷脸”成了一个热门词汇,人脸识别技术也极大地进入了大众的视野。苹果新iPhone X没有“刷脸”级别功能,可以应用到Apple Pay和各种必须经过认证的应用;“刷脸”支付首个商业试点也在杭州某肯德基餐厅开业;一些银行随后试图完成ATM“刷脸”存款功能;高铁检票和酒店入住也用于“刷脸”技术……人脸识别已经在人们的衣食住行各个领域发挥了力量,进入了应用的“井喷期”,其中金融、安全等行业已经沦为“先锋”领域。

随着人脸识别技术商业场景的大拓展,市场潜力巨大,资本嗅到商机蜂拥而至。根据前瞻产业研究院的数据,2016年中国人脸识别行业的市场规模已经达到10亿元,预计到2021年将超过51亿元。“刷脸”时代带来了巨大的市场,如停坑刷脸、储蓄、支付、等待……随着人脸识别技术的成熟,“刷脸”时代即将到来。

业内人士显而易见,人脸识别技术正在大大突破应用于各个行业的“门槛”,为场景带来日益丰富的应用。“随着深度自学习算法的出现,人脸识别的准确率比五年前有了很大的提高。”360公司副总裁、人工智能研究所所长严水成表示,各种设备从人脸拍摄中提取的信息不会是一对数据,大量积累的海量数据将成为技术完备的“丰富养料”。蚂蚁金融生物识别技术负责人陈继东表示,近年来,由于深度自学的快速发展,我们可以使机器基于神经网络模拟人脑的自学过程,并通过卷积神经网络模型和海量图像数据进行训练。

生物识别的准确率从之前的70%和80%上升到近两年的99.6%甚至99.7%,不符合商业条件。同时,人脸识别技术在支付场景中的误识别率已经超过了十万分之一。迪法恩科技副总裁谢一南告诉记者,人脸识别技术有三大应用,一是1: N证书,用于识别个人是否是特定群体的成员,用于人员出入境管理和城市安全,还包括公安抓捕通缉犯,完成社区一次刷脸系统,以及部分业务的VIP管理。

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另一种是1: 1的证书,证明人和证书的信息是统一的,主要用于实名制必须测试的场景。南航今年6月在河南南阳机场完成了“刷脸登机”,武汉火车站和广州南站的“刷脸进站”就属于这一类。第三种是活体检验,证明真实的人是在经营者的业务中,然后取得开户许可证。中信银行的ATM和移动客户端可以进行远程身份认证,海通证券可以远程开户,滴滴平台可以按照规定确定司机是否为注册司机。

人脸识别逐渐从线上运行到线下,出现在无人零售、快速支付、酒店入住等场景中。资本利用这个商业机会来竞争进入。

今年7月,上唐科技宣布完成4.1亿美元的B系列融资。上海易图科技和北京迪法恩科技已完成C系列融资,金额分别为人民币3.8亿元和1亿美元。根据 当技术已经转变为在上亿张照片的数据库中提取和检查一张人脸时,场景中的应用不会逐渐扩展。

根据颜水楚的解释,一般来说,人脸识别包括以下步骤:摄像头或专业设备再次采集图片,人脸检测技术在图片中定位人脸,然后定位出人脸的眼角、鼻尖、嘴角、轮廓线等特征,展开还包括光线补偿或去除遮盖等校正。然后,利用深度自学习算法提取身份特征,并与数据库中的人脸特征进行核对,识别人脸身份。

业内人士指出,关键技术在于找到不同面部特征和面部表情网之间的关系,最终判断这些图像是否是同一个人。但是脸是变化的,不同的角度和妆容会影响对特征关键点的捕捉。

此外,“刷脸支付”是在线下公共设备和对外开放的环境下进行的。真实场景复杂多变,安全拒绝度较高。生物识别技术给人们的生活带来了更多的便利还是挑战?困惑1:如何保证“刷脸”的准确性?说到人脸识别能力,很多公司会声称其准确率高达“99%”。对此,研究机器学习多年的交通大学电信学院特聘教授、国家“千人计划”专家龚回应称,这里的准确率是指在检查一些世界知名人脸数据库时得到的结果,但在实际应用中,这个准确率会大大降低。

商汤科技的主要创始人约翰杨也指出,这些精度是在一定的前提条件下获得的,但现实应用于复杂多变的场景、较大的人群样本、不同的光线、姿态、分辨率等条件可能会给机器识别带来困难。然而,这并不意味着该技术必须100%以上的准确性才能使用。“世界上没有极端的技术。

任何技术都有错误率和缺陷。但是,如果技术的准确性需要满足需求,并且在特定场景下可以容忍错误带来的风险,那么它就是有价值的。”颜水成说。

苹果解释说,新iPhone X的人脸ID功能,利用先进的设备,即由图形投影仪、红外镜头和泛光传感器组件组成的原相机系统,在A11仿生强力的反对下,可以绘制人脸光谱,识别人脸。该功能不感应超过30000个肉眼不可见的红外光点,然后将获得的红外图像和图形传输到神经网络,创建用户面部的数学模型,然后将这些数据发送到安全舱,以验证数据是否给出。

而且用户的外观是随时间变化的,技术可以调整适应环境。蚂蚁金服解释说,支付宝在肯德基KPRO点餐机上配备了3D红外深度摄像头。在人脸识别之前,它不会通过软硬件集成进行实时检测,来识别采集的人脸是通过照片、视频还是软件模拟进行分解,从而防止各种人脸伪造造成的身份伪造。

困惑二:双胞胎、化妆过度、整容可以区分吗?“角度、光线、表情、年龄、化妆、封面、照片质量等。脸的形状不会影响我们的辨别能力,随着数据库样本的减少,两个不同的人看起来像的概率不会降低。”陈继东明确指出了生物识别技术面临的困难,但是,他指出,深度自学不会使计算机变得更聪明,可以克服这些困难。

颜水成回应说,面对双胞胎或者整形前后类似的情况,机器能否识别取决于具体情况。比如有可能是整形手术太大,机器无法识别。另外,面部信息不会随着年龄的快速增长而改变。

如果机器无法识别,用户只需修改系统中的人脸照片即可解决问题。为了提高识别率,用户在很多场景中除了人脸识别技术外,还必须使用双重测试。

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陈继东回应说,交叉询问法进一步提高了识别率,甚至双胞胎也“完全不同” 在金融等忽略误识率极低的领域,即使单个识别要素的准确率更低,也不会漏网,需要整合多因素综合测试。目前人脸识别的准确率远远优于肉眼,有活体检测算法来识别采集到的照片、视频等人脸信息是否是伪造的。

“即使经常发生假账事件,支付宝也不会通过保险公司全额赔付。”困惑三:如何维护用户隐私?一些专家认为,人脸特征是一种生物特征,与指纹和虹膜相比,隐私性较弱。

比如很多人会匹配照片,这也是相对公开出版的一个特点。如何保证用户数据的安全是最关键的。据媒体报道,在一个名为“你的脸就是大数据”的项目中,俄罗斯摄影师叶戈尔茨韦特科夫在圣彼得堡花了六周时间拍摄了100名地铁乘客的面部照片,然后使用面部识别工具检查了俄罗斯仅次于社交网站的VK(VKontakte)上的5500万用户,并搜索了大约70名乘客的个人数据。

如何防范类似的隐私风险?迪法恩科技副总裁谢一南回应称,迪法恩会在照片采集后进行脱敏,只提取照片的特征,不提取照片本身。即使这些特征在传输过程中被盗,也无法还原到已有的照片中,过程是不可逆的。陈继东表示,支付宝已经阻止了人脸识别技术的加密和脱敏,这种技术可以将人脸信息变成不可逆的数字信息,无法恢复和检查。苹果解释说,它保留的所有面部信息都保存在明年的安全区,以确保数据安全。

同时,所有处置都部署在设备上,并将在云中再次发生,以充分维护用户的隐私。人脸ID只有在用户旁边的时候才不会传为iPhone X,而且是专门为了避免被冒充照片或面具的人脸所迷惑而设计的。来自边肖的消息:人脸识别迎来井喷期,科技发展这么慢,你跟上了吗?整形时代,做了还能刷脸吗?更多整形手术涉及内容请求,请指定http://www.onlymr.com/,梅玮整形网络网上购票操作申请人提供优惠,并请求电话经典整形购票咨询服务中心400-888-7710。

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