对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性,人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序 。实际上,在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序,世界其他地区正在效仿 。人脸识别如何工作?人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节,然后将这些特征转换为数字表示形式,并与在数据库中保存的数据进行比较 。
这些系统将提供几种潜在的匹配,并按照正确识别的可能性进行排序,而不仅仅是返回单个结果 。人脸识别过程始于人脸检测,然后进行特征提取,比较和最后的匹配 。人脸检测 。面部检测过程中的一个重要步骤,因为它检测到并定位在图像和视频的人脸 。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本 。用于识别和定位图像和视频中的人脸,可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像 。
在规范的人脸图像中,人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值,并且背景区域被最小化 。同样,相对于图库或参考数据库中的图像,图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化 。为此,必须准确地定位面部标志,否则将无法使整个识别任务成功 。提取 。应从样本中提取所有收集的数据,以基于这些样本创建模板 。可以对标准化图像进行进一步处理,以进行特征提取 。
在这里,图像被转换为数学表示,称为生物特征模板或生物特征参考,以将其存储到数据库中 。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像 。通过算法将图像数据转换为数学表示形式 。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式,以执行识别任务 。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开 。
在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要 。提取过程转换模拟信息(人脸)为一组基于人的脸部特征的数字信息(数据) 。比较 。提取后,将收集的数据与现有模板进行比较 。匹配 。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配 。人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式 。
人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征 。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项 。人脸识别系统的准确性如何?为什么如此重要?短短几年内,人脸识别能力得到了显着改善 。截至2020年4月,最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08%,而同期的错误率为4.1%,根据美国国家标准技术研究院(NIST)的测试,该算法在2014年成为领先算法 。
截至2018年,NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能 。在考虑最佳的技术规范方法时,必须考虑这些改进,应该采取行动来应对技术发展的风险,而不是目前的风险 。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险,并扩大正确使用可能带来的好处 。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力,确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫 。
在理想条件下,人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性 。用于匹配主体以清除参考图像(例如身份证照片或面部照片)的验证算法,在标准评估(例如NIST的人脸识别供应商测试(FRVT))上,可以达到高达99.97%的准确率 。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美 。这种面部验证已经变得非常可靠,以至于即使是银行,也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中 。
但是,只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下,这种精确度才可能实现 。在实际部署中,准确率往往要低得多 。例如,一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1%攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3%,而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样 。在相机上,或者可能被物体或阴影遮盖 。
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