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新闻动态

人脸识别知识

  • 作者:高频安全
  • 发布时间::2020-09-15

面部识别 技术 在21世纪的短短几年内发展迅速

世纪。根据国家标准研究院的研究和测试

和技术(NIST),截止日期是2020年4月。面部的错误率

识别算法为0.08%。该错误率是该算法最佳的时间

人脸识别算法。在相同条件下的人脸识别算法

2014年仅为4.1%。足以看到人脸识别的发展速度。


什么是生物面部识别?


人脸识别技术基于人的面部特征和输入

首先判断人脸图像或视频流是否有人脸,如果有人脸,

然后进一步给出每个面的位置,大小和要点。地点信息

面部器官。根据此信息,每个面孔中包含的身份特征是

进一步提取并与已知面孔进行比较,以识别每个面孔的身份。



广义 人脸识别android 实际上包括一系列相关技术

用于构建人脸识别系统,包括人脸图像收集,人脸定位,

人脸识别预处理,身份确认和身份搜索等;而

狭义的人脸识别机专门指采用A

识别或搜索人脸的技术或系统。


通过生物识别技术研究的生物学特征包括面部,

指纹,掌纹,虹膜,视网膜,语音(语音),身体形状,个人习惯(例如

在键盘上打字的强度和频率,签名)等。

人脸识别技术人脸识别,指纹识别,掌纹

识别,虹膜识别,视网膜识别,语音识别(语音识别可以

用于身份识别和语音内容识别,只有前者属于

生物识别技术),身体形状识别,键盘笔触

识别,签名识别等



最好 人脸识别软件 比较面部特征

被认可 获得的面部特征模板,判断身份

基于相似度的面部信息。这个过程是

分为两类:一类是确认,这是一对一的过程

图像比较,另一个是识别,这是一对多的过程

图像匹配和比较。


人脸图像采集与检测

人脸图像收集:可以通过

相机镜头,例如静态图像,动态图像,不同位置,

可以很好地收集不同的表达式等。当用户在

捕获设备的拍摄范围,捕获设备将自动

搜索并拍摄用户的面部图像。

人脸检测:实际上,人脸检测主要用于预处理

AI人脸识别技术,即准确校准位置和大小

在图像中的脸部。面部图像中包含的图案特征是

非常丰富,例如直方图功能,颜色功能,模板功能,

结构特征和Haar特征。人脸检测就是挑选

有用的信息,并使用这些功能实现人脸检测。



面部识别的准确性如何?



视觉人工智能行业由技术驱动,

该技术的核心在于数据,计算能力,

和算法。 GPU和AI专用芯片的出现已经中断

通过传统CPU和数据的计算能力瓶颈

计算速度和处理规模爆炸式增长。大数据分析

提供硬件支持。越来越多的应用领域正在积累

日益丰富的大数据。大量的图像和视频内容提供了强大的功能

深度学习的数据支持。



深度学习的出现极大地推动了教育的发展。

视觉人工智能产业。 2015年,在Imagenet竞赛中

视觉人工智能系统识别项目的成果,Resnet超过了

首次达到人类视觉的5.19%,识别错误率为

3.57%。目前,3d人脸识别的准确性已提高到

超过97%。

当前,视觉人工智能在全球范围内的应用正在

集中在智能消费和智能制造领域,

骄人的成绩以及细分的不断扩展。随着

技术的不断发展,视觉人工智能可以识别

从初始文本信息到识别的信息类型

人脸,姿势和各种物体。识别精度有

也从最初的1:1比较更改为访问中使用的1:N比较

控制系统等,以及用于黑名单监控的M:N动态监控

和其他情况。同时,数据标记的自动化

大大改善了。进一步提高识别效率,减少识别

费用。

由于深度学习的普及,机器学习研究蓬勃发展

近年来,实时人脸识别技术也得到了很大的发展

改善。在典型的用例中,照片,视频或实时流媒体中的面孔

进行扫描和分析,然后将其特征与注释

数据库中的面孔。



如何确保 人脸识别装置的准确性


该技术被用于打击人口贩运和快速的机场安全

检查,同时还用于监视音乐会和​​体育赛事。

但是,面部识别的准确性仍然是一个问题。研究人员正在开始

担心人工智能系统中的歧视和偏见。的

技术在正确识别有色人种和女性方面仍然存在重大缺陷。

造成这一问题的原因之一是男性相对人口比例的差异

在数据集中相对于有色人种的女性和白人。



对于机器训练,数据多样性很重要,但是数据的大小也很重要

重要。需要进行面部识别系统的培训和测试

数百万甚至数千万张面孔。



多年来,研究人员一直通过面部进行相关研究

识别安全系统数据集。包含图像链接的此数据集是有组织的

并从资源包生成。该资源包用于各种科学

项目研究,包括有关估计照片和视频位置的研究

而不使用地理坐标。



IBM开发了一个名为“面孔多样性”的新项目,并准备了数百万个

图片。该项目将进一步提高面部的公平性和准确性

承认。



研究人员通过互联网收集并标注了各种物体的照片

训练计算机以更好地了解它们周围的世界。



通常,他们会通过Google图片搜索获得大量图片,

其他方法。产生的数据集通常用于学术研究,例如

训练或测试人脸识别算法。但是对于像

微软,亚马逊,Facebook和Google押注人工智能,面部

识别正在移出实验室并进入视觉领域

大公司。



随着消费者意识到他们留在互联网上的数据的巨大力量,

人脸识别数据集加剧了对隐私和监视的担忧。

因此,一些研究人员正在重新检查这些残酷的照片集。

其他。在充满分享精神的互联网上,使用他人的照片

应该征得他们的同意。



许多公司,研究机构和个人已经为

人脸识别,而IBM只是其中之一。其中一些数据集是

由实际图像组成,并且有一些类似IBM的数据集

由图像链接组成。有时,也可以通过拍摄获得数据集

楷模。


通常,这些面部识别数据集是知识共享的,但它们必须

用于 非商业目的,例如算法研究。但是数量很多

可以从网站免费下载类似的数据集。



面部识别知识共享协议于2002年首次发布,

远在 当前的人工智能热潮。



尽管研究人员在网站上免费使用图片,但他们也

承认许多上传这些图片的人可能会对

图片用于训练人工智能的事实。



一些中国面部识别研究人员认为,人们应该决定

为自己  图像可用于计算机视觉还是人工图像

情报 通过授权进行研究。



在这方面,人脸识别知识共享协议不

帮助很大。如 只要遵守相关条款,本许可协议

从一个 非营利组织不限制任何形式的人工智能

发展。



创用CC的首席执行官表示:“这些协议并非旨在

保护隐私或研究道德。”



近年来,人工 人脸识别智能 发展如此之快

那相关 几乎没有制定法规,更不用说执行了。

从法律上讲 公司没有义务在收集和使用图像时告知

面部识别。



尚未发布相关的面部识别联邦法规。在每种状态下,

情况有所不同:例如,伊利诺伊州的法律要求公司

在收集生物识别信息之前获得客户的同意;国家

亚马逊和微软总部所在地华盛顿的参议院最近

通过了面部表情限制。为了确定帐单的用途,

法案仍需由众议院通过。



今年3月,参议院提出了一项法案,要求公司

在收集和共享标识数据之前,请征得消费者的同意。它

还要求公司进行外部测试,以确保

算法在实施之前是公平的。



电子前沿的面部识别技术政策总监

基金会,数字化 版权组织表示,即使没有严格的

法律限制 使用私人照片进行人工智能培训,公司和

研究小组应注意道德操守。



在他看来,面部识别设备意味着使用照片需要明确的同意

照片中的人。即使很难做到这一点,这也是现实

公司必须面对。

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