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首发3D结构光人脸识别技术,云从科技为身份识别再筑防火墙

2019年11月05日 文章来源:网络整理 热度:93℃ 作者:刘英

在金融和安防领域,AI技术驱动的智能视频和图像处理,正逐渐成为不可或缺的技术。生物识别技术作为一种新型的身份认证技术,通过对人的生理特性和行为方式进行身份认证。人脸识别作为常用的生理特征,在身份认证场景应用中正产生深远的影响,由于不需要用户主动配合,人脸识别也是当前应用最为广泛的生物识别技术。

传统人脸识别技术:一叶障目,不见泰山

传统的基于2D人脸识别的摄像头和采集设备,通常是基于少量的样本去预测、假设,并通过编写的程序来判断人脸的纹理信息,嘴巴大小,两眼间距离等,得到的是二维平面的信息。但从算法的角度来看,无论我们把光照打得多足,角度处理得多正,我们始终不知道更深层次的信息,如眼睛凹陷的程度,鼻子的高度,甚至脸型的相关信息等。

然而,人脸识别系统仍然存在一些漏洞,如生物传感器级别的攻击,数据库攻击等攻击手段都会造成很大的破坏。攻击者通过静止照片,人脸视频等方式攻破现有安全系统。因此,随着反欺骗手段的发展,活体检测技术应运而生。这种技术一般采用指令动作配合的方式,如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等。但通过用户配合来完成身份认证的方式带来的用户体验效果并不佳;此外,这种技术无法防止视频攻击或人脸合成技术的攻击。

为解决上述两种问题,摄像头市场推出一种新型摄像头——双目摄像头。双目摄像头是利用仿生学原理,通过标定后的双摄像头得到同步曝光图像,然后计算获取的二维图像像素点的第三维深度信息。但是,对于计算机而言,通过两个摄像头获得的深度信息并不是特别精确,因为会受到光线和其他因素的影响,误差较大;此外对计算单元的性能要求非常高,这使得双目系统的产品化、小型化的难度较大。

云从3D结构光人脸识别系统:横看成岭侧成峰,远近高低各不同

面对市场需求与现有技术之间的不匹配,云从科技于2018年2月7日正式宣布推出“3D结构光人脸识别技术”,在安全性、识别精度以及识别速度方面都实现大幅提升,其准确率在千万分之一误识率下达99%以上,速度由1-2秒缩短至毫秒级,此外,更能防御面具、视频等欺诈手段。

据悉,云从科技全新3D结构光人脸识别系统基于“飞龙II”深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像头。结构光摄像头包括红外发射器、红外摄像头、可见光摄像头、内部点云重建单元和图像处理单元五部分。红外发射器发出点阵(散斑)/条纹等红外光源,获取单帧/多帧带有散斑/条纹的图像;红外摄像头接收物体表面的红外IR图像信息,用于重建3D点云;该点云通过空间坐标旋转,得到各种角度的3D人脸点云。这些3D人脸点云可以与RGB彩色人脸图像进行互补,得到更精确的3D人脸模型。

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