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戴口罩刷臉難 多模態識別未來可期
信息來源: 信息發布: 發布時間:2020-02-28

前言:

隨著安防步入新時代,加載了生物識別技術的智慧安防,已廣泛應用到智慧公安、智慧城市、智慧教育、智慧金融等各個領域。

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。

實際上,當全民戴起了口罩,單一的人臉識別技術已經無法解決識別問題。一個完整的人臉識別系統包含了三大主要組成部分,分別是人臉檢測、人臉配準以及人臉識別。而因為佩戴口罩而極大地降低了人臉識別的準確性,指紋接觸式有具有潛在傳播病毒的風險,虹膜識別技術因為護目鏡而發生一定的偏差。此次疫情事件的發生也從側面看出了單一生物識別的應用局限性。

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?;趩我簧锾卣髯R別的身份識別技術在這場防疫戰中顯現出了它的乏力。

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。

多模態生物識別是必然趨勢

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。未來,唯有把人的多個身份特征有機結合起來才能實現對人的準確識別,使得身份認證及識別過程更加安全,是未來生物識別領域發展的必然趨勢。

當然,我們除了人臉識別以外還能通過多模態融合解決問題。多模態生物識別融合人臉、指紋、靜脈、虹膜、聲紋、步態等,通過其中的兩種或多種生物特征,能夠進行身份識別、驗證及判斷,應用場景更為廣泛。

針對疫情下不同場景要求的安全級別,聲紋識別、步態識別技術等非接觸式生物特征識別技術與其它生物識別技術相結合,可有效解決身份識別問題,杜絕在使用過程中存在的病毒傳染的風險。

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。

編者結語:

生物識別作為一項典型的AI技術,想要真正的落地到實際場景當中,為行業賦能,從技術的角度來看,是需要有一個核心的算法作為驅動力和與之相適配的部分,即與不同場景相匹配的智能硬件連接客戶作為觸角,以大數據為核心深度挖掘客戶需求和智能服務,從而從多方面來展示多模態生物識別技術所潛在的商用、數據等價值。

未來,隨著AI+安防的深度結合,企業自身的護城河也將得以鞏固,通過技術的不斷創新、經驗不斷積累,安防人也將用更加先進的技術手段來守護國家的公共安全,讓我們拭目以待!

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