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人脸识别系统常见问题

发布时间:2018.04.08 浏览次数:
温州人脸识别系统大家都知道是一种新技术,那么对于这项新技术存在哪些常见的问题呢?面对不同的领域人脸识别系统是采用不同的技术的,下面就为大家介绍一下。
下面说一下目前人脸识别的常见问题(不要再问人脸识别准确度了,这个是外行话)。
1:1人脸识别算法主要用于身份验证
1:1人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析(可以假定

为无数的几何特征点求解),根据分析的结果来给出一个相似值,通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对,产生的计算数值是否达到要求。
这个值我们称之为阈值,可以从1到100(100就是极端严苛)很多人脸识别公司说他们的产品很容易通过,那只说了一半,如果阈值调整到5以下,几乎大部分人都可以是相似的,而调整到95以上,同一个人

在不同的背景环境拍出的照片都无法匹配。所以当一公司跟你吹牛算法准确度,先问下使用的是用什么阈值,同一人脸比对通过率,非同一人比对通过率。
1:1主要用于快速的人脸识别比对,作为身份确认的一种新方式,比如考生身份确认、公司考勤确认、各种证件照和本人确认,由于这些照片源不一定有权威统一的接口调用,所以一直没有用起来。目前市

面上做的比对来源主要有三种方式:
1. 用户自传照片,比如支付宝的人脸比对,用户自传的照片最大的问题是照片质量的合格率太低,拍照的光线、角度等因素会导致采集源的质量下降,不利于后期的大批量人脸特征码管理。
2. 使用身份证读卡器,读取身份证上的照片,遗憾的是这张照片的质量极差,2K的大小,很多照片上的人脸质量实际非常差,不过也是目前用最多的方式。
3. 使用公安部旗下NCIIC的人脸比对接口(注意,不是网纹照片接口,这个接口已经不对外),使用的是直接的人脸比对接口。目前具备有这个库调用权限的,目前所知的只有几家,在人脸识别公司中,好

像只看到一家在提供,这里先不提了。BAT应该都还没有接入,如有大家有新发现的可以补充。
实际上,解决比对源的问题的关键是需要有权威的照片数据来进行比对,许多公司刚刚开始的时候采取NCIIC(公安部的一个事业单位)身份证返照接口的照片,进行消网纹处理进行比对,但人脸的很多特

征点被损毁成功率大概只有6成(根据六月份发布的网络安全法,目前网纹返照接口市面上除了银行系统可以使用外,其他所用的身份证返照接口都是非法的,一用就被查)。

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