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[導(dǎo)讀]   科技的發(fā)展是迅速的,識別技術(shù)一向都是技術(shù)大咖們研究的主題,人臉識別和指紋、掌紋、虹膜識別等生物識別技術(shù)也是不斷地在出現(xiàn),然而,他們究竟誰才是最保險最有效的產(chǎn)品呢?目前,人臉識別技術(shù)從被權(quán)威媒

  科技的發(fā)展是迅速的,識別技術(shù)一向都是技術(shù)大咖們研究的主題,人臉識別和指紋、掌紋、虹膜識別等生物識別技術(shù)也是不斷地在出現(xiàn),然而,他們究竟誰才是最保險最有效的產(chǎn)品呢?目前,人臉識別技術(shù)從被權(quán)威媒體質(zhì)疑到應(yīng)用遍地開花,AI技術(shù)發(fā)展的速度令人目不暇接。它是否真的可以適應(yīng)市場,這一切都還是未知數(shù)。

  離iphone X預(yù)售的時間越來越近,盡管iphone 8事故不斷,但人們對iphone X的渴望卻是有增無減,這原因之一就是iPhone X放棄了廣泛采用的Touch ID指紋識別技術(shù),采用基于AI神經(jīng)引擎的Face ID實現(xiàn)手機解鎖、支付認證。

  不過關(guān)于Touch ID,今年央視“315”晚會爆出了人臉識別技術(shù)的漏洞,主持人演示利用自己的一張證件照,騙過人臉識別,從而成功登陸他人的賬戶。一時間引起人們對人臉識別技術(shù)應(yīng)用的恐慌,從科幻電影走進現(xiàn)實的人臉識別技術(shù),好像并沒有顯現(xiàn)出比傳統(tǒng)密碼更強的安全優(yōu)勢。

  半年時間過去后,人臉識別技術(shù)從被權(quán)威媒體質(zhì)疑到應(yīng)用遍地開花,AI技術(shù)發(fā)展的速度令人目不暇接。人臉識別為何能夠替代指紋識別,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的Face ID到底有哪些獨特優(yōu)勢,吸引科技巨頭不遺余力地用它押寶未來,還會被央視“315”盯上嗎?智能相對論對人臉識別和Face ID技術(shù)進行簡要講述和對比,為您勾勒出現(xiàn)代人臉識別技術(shù)的清晰畫像。

  人臉識別為何在安全認證的賽道后來居上?

  本質(zhì)上講,人臉識別和指紋、掌紋、虹膜識別等生物識別技術(shù)一樣,都具有普遍性、唯一性、持久性的屬性。

  指紋識別之所以能夠得到廣泛應(yīng)用,得益于指紋和采集設(shè)備直接接觸以及光電轉(zhuǎn)換精度的提升,同時指紋面積較小、紋理較為清晰,也使得數(shù)據(jù)采集和識別過程相對容易實現(xiàn)。

  相比其他類型生物識別技術(shù),人臉識別“隔空”采集數(shù)據(jù)干擾多,處理難度大。但由于具有以下3個突出優(yōu)勢,應(yīng)用越來越廣泛,大有后來居上,成為安全認證主力的勢頭。

  1、識別過程友好。利用指紋、掌紋以及虹膜方式識別需要身體直接接觸檢測儀器,人臉識別屬于非接觸識別,隔空自動采集圖像,便于實施。

  2、方便快捷。使用普通攝像機或者三維掃描儀就可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的采集,通常在毫秒級別內(nèi)即可實現(xiàn)識別。據(jù)統(tǒng)計,手機用戶平均每天要解鎖手機80次,有了人臉識別解鎖功能后,解鎖過程將被大大簡化。

  3、符合常識、交互性好。通過檢測人臉進而識別身份,與人們的生活習(xí)慣與認知保持一致,可以更簡單直觀地看到識別結(jié)果,更具有普適性。

  各種花哨識別技術(shù)的背后,無外乎二維或三維識別

  現(xiàn)在的絕大部分人臉識別技術(shù)都是二維識別,采集的是人臉的平面圖像,并依靠圖像上的特征點來生成一組特征值,然后每一次識別時候?qū)c第一次錄入特征值進行比對,到達一定的準確率就算是配對成功。

  

  二維識別在光照、姿態(tài)、年齡等發(fā)生變化時,識別效果不理想。同時,安全性不高是它的先天不足,一張照片就欺騙過去的事情不在少數(shù),即便是后期引入的多角度識別以及表情識別等,也只是稍微提升了下安全性,但并沒有本質(zhì)上的改變。

  三維人臉數(shù)據(jù)比二維人臉數(shù)據(jù)可以更好的突顯出人臉在空間中的特性,具有顯式空間形狀表征,信息量比二維數(shù)據(jù)豐富得多,這些特性在一定程度上可以簡單有效的將不同的人臉區(qū)分開,識別更加立體、更加準確。

  智能相對論統(tǒng)計,現(xiàn)有三維人臉識別方法主要有以下四種。

  1、基于空域匹配。該類方法可通過輸入點云數(shù)據(jù)的方式直接完成匹配操作,無需進行特征提取。比如,首先對面部受表情影響較小部位(如鼻子)進行提取,然后用算法對曲面進行三維人臉匹配。

  2、基于局部特征匹配。從三維人臉曲面上提取到有效的局部幾何特征,利用特征點將人臉深度數(shù)據(jù)對齊,再提取鼻尖區(qū)域、眼部區(qū)域、對稱面區(qū)域三條曲線,合成全新的特征向量進行匹配識別。

  3、基于整體特征匹配。把三維人臉看作一個整體,以整體為依據(jù)提取特征。利用深度圖像是其中的一種方法,其可以通過將三維人臉數(shù)據(jù)正交投影,進而利用二維人臉識別中的各類方法進行操作。

  4、基于雙模態(tài)特征匹配。融合二維紋理與三維幾何兩種特征進行識別。因為融合后的信息更加豐富,所以更具有研究價值,但實現(xiàn)較為復(fù)雜。

  強大的三維識別也有很多短板

  三維人臉識別為機器自動識別人臉提供了嶄新的角度,相對二維人臉識別具有較明顯的優(yōu)勢,不過智能相對論認為,它也面臨著很多困難。

  1、光照變化。攝像感應(yīng)器設(shè)備對人臉圖像進行采集時,會因為外部環(huán)境的光照變化、拍攝角度的問題等造成采集圖像的差異。

  2、表情因素。人們不同表情會造成臉部的一些器官和肌肉發(fā)生位置和紋理的變化,對識別造成困難。

  3、姿態(tài)變化。各種姿態(tài)的面部圖片,如側(cè)臉、抬頭、歪頭、低頭等,也是檢測和識別的難點。

  4、遮擋因素??谡?、墨鏡、帽子、圍巾等衣物遮擋臉部,或者胡須、化妝等其他因素影響,也會給檢測和識別過程帶來難度。

  5、年齡因素。隨著年齡的增長,臉部皮膚紋理、胖瘦、五官等等都會發(fā)生變化,造成樣本庫中的數(shù)據(jù)失效,給識別系統(tǒng)帶來時效性問題。

  6、計算能力要求高。對臉部的大量數(shù)據(jù)采集、建模和分析比對,對設(shè)備的并行計算能力要求較高,對集成在手持設(shè)備中的三維識別模塊的計算能力要求更高。

  Face ID三大法寶:紅外、三維、AI芯

  為了解決以上人臉三維識別6大技術(shù)難題,蘋果公司給出了獨門解決方案:提高數(shù)據(jù)采集建模能力,增加AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元,提升智能識別和并行運算能力。

  1、紅外感應(yīng)系統(tǒng)。對可見光的變化幾乎無感,無論白天黑夜都能智能感應(yīng)識別人臉,而且對溫度敏感,沒有體溫的照片或面具很難騙過Face ID。

  iPhone X的“齊劉海”中的點陣投影器向外投射出3萬個肉眼不可見的紅外點光源,由紅外鏡頭拍攝一張紅外照片,根據(jù)照片上的位移變形情況,分析出人臉的景深信息。同時,距離傳感器會探測在一定范圍內(nèi),是否存在被探測物,以決定是否開啟點陣投影器與紅外鏡頭的工作。而在暗光、無光環(huán)境下,泛光感應(yīng)元件會向外投射不可見的紅外光源,以幫助 Face ID 更好地工作。

  

  2、3D建模技術(shù)。目前三星、支付寶、vivo X20、小米Note 3等普遍使用“2D識別方案”,用普通照片比較容易破解。iPhone X投射3萬個紅外點光源作為特征點,結(jié)合面部的深度信息,構(gòu)建3D立體臉部模型進行識別,大大提高了識別的準確性和安全性。僅僅靠二維照片,再也沒有可能通過Face ID驗證,即使做成逼真的3D臉模,也不能通過精密的數(shù)據(jù)比對和對眼睛附加檢測的考驗。

  

  3、搭載AI 單元的仿生芯片。人工智能是當(dāng)下尖端科技的風(fēng)口,蘋果這一次又領(lǐng)先了。A11仿生芯片不僅較上一代芯片(A10)圖像處理能力提升30%,而且集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎,成為蘋果第一枚搭載AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的移動芯片。

  AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元每秒六億次運算,主要用于勝任機器學(xué)習(xí)任務(wù),識別人物、地點和物體,計算人臉不同部位的位置與距離,判定是否為使用者本人,同時能夠?qū)W習(xí)到人臉圖像中的一些隱性規(guī)律和規(guī)則,為Face ID提供強大的性能支持。

  早期的人工智能學(xué)習(xí)算法識別成功率普遍不高,完全不能和人眼識別能力相提并論。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的提出,為人臉識別提供了強有力的技術(shù)支持。

  通過局部連接、權(quán)值共享和池化采樣,大大減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值數(shù)量,降低網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度,實現(xiàn)了對龐大的3D人臉數(shù)據(jù)的快速化處理。同時對人臉圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)、平移以及其它形變的識別魯棒性更好。目前基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別技術(shù)可以達到幾乎100%的正確率,人類肉眼識別精度只有97.53%。

  

  為了進一步提升安全水平,蘋果使用了1,000,000,000 張照片來訓(xùn)練這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng), Face ID因此“認識”了足夠多的面孔,確保以后不被照片或模具欺騙。利用AI 單元,可以持續(xù)地學(xué)習(xí)用戶臉部的長相和表情,在完成首次人臉信息的采集和錄入后,隨著時間的推移,即使你戴眼鏡了、開始長了胡子等,F(xiàn)ace ID 仍然能繼續(xù)認出你,并不斷根據(jù)新的數(shù)據(jù)來校準識別模型,以保證識別率。

  Face ID真的能夠讓人放心嗎?

  就在iPhone X正式發(fā)售倒計時,壞消息也不斷傳來,有分析師指出,由于3D感應(yīng)系統(tǒng)由結(jié)構(gòu)化光系統(tǒng),飛行時間系統(tǒng)和前置攝像頭組成,結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜,良品率很低不足10%,首批100萬部的生產(chǎn)要推遲到12月份才能完成。

  除了良品率以外,用戶對Face ID最關(guān)心的無外乎兩個性能,識別速度和識別精度。蘋果的Touch ID剛出現(xiàn)時,由于識別速度偏慢,在相當(dāng)長一段時間并未被廣泛接受。Face ID要處理的三維臉部數(shù)據(jù)量比起Touch ID自然是高出不少,不過得益于性能更強悍A11處理器以及其整合的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元生物引擎,還有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,從目前來看Face ID識別速度比起Touch ID應(yīng)該有長足的提升,響應(yīng)速度更快。

  而Face ID的識別精準度則是iPhone X安全性的關(guān)鍵,以往二維識別技術(shù)在這方面顯然無法與基于三維成像的Face ID相提并論。而與現(xiàn)在用戶普遍接受的Touch ID指紋識別相比,從公開的數(shù)據(jù)來看,安全性應(yīng)該是提升了不少,不過能不能讓廣大用戶滿意,會不會遭到投訴,我們還要拭目以待。

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