戴口罩刷臉難多模態識別未來可期

2020-02-14 14:40:58來源：安防展覽網關鍵詞：多模態識別識別技術閱讀量：25707

導讀：2020年2月12日，針對“戴著口罩也能人臉識別”的傳言，曠視做出了回應，據稱，所謂戴著口罩也能人臉識別系誤解，實際上是在戴著口罩的情況下快速定位額頭，進行測溫，也可以理解為AI測溫。

　　其實，人們帶上口罩之后會很難被人臉識別系統識別。一般而言，一個完整的人臉識別系統包含三大主要組成部分，即人臉檢測、人臉配準以及人臉識別。通過人臉檢測，我們可以從一幅圖像中提取出人臉區域。但是想進一步了解人臉的信息，就需要人臉特征點定位。人臉特征點定位是一種利用計算機分析人臉圖像，從而獲得諸如眼睛、鼻尖、嘴角點、眉毛以及人臉各部件輪廓點等等一些重要的特征點位置的技術。

　　目前，口罩已經成了全國人民出門的標配，有些還戴上了護目鏡、防毒面具等，這些防護用品遮擋了一部分面部信息，使得人臉識別技術幾乎無法正常使用，這對于只有面部識別一種身份識別方式的手機或設備而言，影響是很大的。值得注意的是，人臉識別在手機上的“水土不服”很有可能只是一個縮影，因為這項功能可不只是用在手機上，火車站刷臉進站也會遇到不便。目前人臉識別領域在針對純側面(±90°)、部分遮擋以及人臉檢測與特征定位聯合估計等問題的解決仍在研究。

　　由此看來，單一的生物識別方式已經開始難以滿足用戶需求，當下身份識別也并非只能通過人臉方式識別，指紋、靜脈、虹膜、步態、聲紋等均可以驗證用戶身份，多模態融合成為解決此問題的一個重要方向。以手機為例，密歇根州立大學生物識別和計算機視覺教授阿尼爾賈因(Anil Jain)曾表示，未來智能手機將同時集成有人臉、虹膜和指紋識別傳感器，用戶可以在不同交易中使用不同生物識別技術組合。

　　值得一提的是，多模態識別方式將有效降低識別技術的風險。舉例來說，單獨的人臉技術可以被攻擊，聲紋也可能被攻擊，假設人臉識別被攻擊成功的概率是10%，聲紋被攻擊成功概率也是10%，但二者融合就會將被攻擊成功概率變成1%，這將對安全性帶來很大差別。這也是實現多模態融合的一大原因所在。

　　目前，新的市場需求仍在不斷衍生，類似多模態識別的各類自主服務終端，包括政務、金融、保險、酒店等行業領域，可以預估至少有百億到千億級市場規模。個性化AIOT市場同樣充滿想象，酒店、商超及個人消費領域目前已針對多模態生物識別的技術應用展現出了新的探索模式，其他行業領域后續將陸續跟進，充滿未知的領域也同樣充滿想象。

　　(本文據36氪、智芯原動、手機中國、21世紀經濟報道、麻省理工科技評論、安防知識網、信息整理，安防展覽網編輯)

　　(原標題：戴口罩刷臉難多模態識別未來可期)

上一篇：多種技術結合運用非接觸檢測大放異彩

下一篇：哥倫比亞大學利用博弈論量化自動駕駛汽車與人類駕駛員事故責任

我要評論

昵稱

匿名

文明上網，理性發言。（您還可以輸入200個字符)

表情

所有評論僅代表網友意見，與本站立場無關。

圖像識別在監視、安全系統、數據驗證等領域的應用解析
如今，使用面部識別或驗證一個人身份的過程使調查變得容易得多。
圖像識別識別技術
2021-08-12 13:46:54
指靜脈識別趨于成熟滲透率還有很大發展空間
指靜脈分布在皮膚下，不僅形狀錯綜復雜，且手指中的血紅素吸收近紅外光才能形成靜脈圖像，日常生活中不會被輕易獲取。
指靜脈識別識別技術
2020-02-27 09:04:21
聲紋識別應用前景廣泛已成公安領域“聽風者”
聲紋識別正是通過比對兩段語音的說話人在相同音素上的發聲來判斷是否為同一個人。近年來，聲紋識別受益于技術、政策驅動和用戶認識觀念和使用習慣的變化，不斷取得突破。
聲紋識別識別技術
2019-10-12 09:22:21
聲紋識別前景備受看好能否成為下一風口？
其中，在語音識別領域，聲紋識別屬于相對藍海市場，解決的主要是“我是我”的問題，多應用在安全驗證場景。
聲紋識別識別技術
2019-02-19 13:26:31
2018年數字安全熱點評選活動成功舉辦
2018年12月15日，由工業和信息化部網絡安全管理局指導，中國信息通信研究院、中國通信學會和中國互聯網協會聯合主辦的2018年數字安全熱點評選活動發布會在成都舉辦。
數字安全識別技術虛擬現實
2018-12-20 08:59:38
識別度超95% 智能語音將怎樣改變生活？
近日，隨著我國新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目的啟動實施，我國在人工智能領域頻頻發力、引發社會高度關注。
智能語音識別技術
2017-12-12 09:49:39

版權與免責聲明：

凡本站注明“來源：智能制造網”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網絡有限公司-智能制造網合法擁有版權或有權使用的作品，未經本站授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經本網授權使用作品的，應在授權范圍內使用，并注明“來源：智能制造網”。違反上述聲明者，本站將追究其相關法律責任。

本站轉載并注明自其它來源（非智能制造網）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本站贊同其觀點或和對其真實性負責，不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。如其他媒體、平臺或個人從本站轉載時，必須保留本站注明的作品第一來源，并自負版權等法律責任。如擅自篡改為“稿件來源：智能制造網”，本站將依法追究責任。

鑒于本站稿件來源廣泛、數量較多，如涉及作品內容、版權等問題，請與本站聯系并提供相關證明材料：聯系電話：0571-89719789；郵箱：1271141964@qq.com。