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动态人脸识别技术
功能介绍
给定一张照片,与*人脸库中的N个人脸进行比对,找出相似的一张脸或多张人脸。 根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度,返回用户信息和匹配度,即1:N人脸检索。可用于用户身份识别、身份验证相关场景。
1:N识别
在*人脸集合中,进行直接地人脸检索操作, 根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度,返回对应的用户信息和匹配分值。
1:N认证
基于uid,在人脸库中先调取这个uid对应的人脸,再在这个uid下的人脸集合中进行检索(通常变为了1:1对比),返回对应的用户信息和匹配分值。
M:N识别
待识别的图片中,存在多张人脸的情况下,支持在一个人脸集合中,一次请求,同时返回图片中所有人脸对应的用户信息和匹配分值。
图片活体检测
识别接口都具备活体检测入参能力,通过对图片的破绽分析,检测图片是否为二次翻拍(即用拍摄别人的图片来请求识别),防止作弊识别等情况。
浅谈3D动态人脸识别技术
如今,在人与人相连的时代,围绕人提供的服务首先要解决的是辨识人的身份,人脸识别便是从这个需求中产生。简单来说,人脸识别技术指的是通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别的技术,既属于图像识别,也属于生物特征识别,是人工智能领域一项典型的细分技术应用。顺应时代的潮流,人脸识别通过过去十年的发展,逐渐从静态的人脸识别走向动态的人脸识别,逐渐在2D到3D之间转换。
在深入了解新的3D动态人脸识别技术前,需要明确明白几个概念——静态/动态人脸识别;2D/3D面部识别技术。
人脸识别·概念传送
静态人脸识别——静态人脸识别指的是在特定的区域或范围之内进行识别。这项技术有个很明显的缺点,就是用户容量会比较小,只能适合小型公司的考勤
动态人脸识别——动态人脸识别与静态人脸识别不同,它实现了在一定识别范围内,人以自然的形态走过去,摄像头会进行信息的抓拍和采集,发出相应的指令,进行动态人脸识别,实现相关功能。这个的优点就相当明确,识别过程不需要停驻等待,而且识别率也蛮高。
2D面部识别技术——说到2D面部识别技术,要求就相对简单,它只需要你在检测时露出脸部的眼睛就可以基本完成解锁,即使挡住鼻子、戴上口罩也不会受到影响。
3D面部识别技术——而3D面部识别技术,针对识别到的图像会比较苛刻,先感知判断物体的靠近,接着扫描并传输给深度神经网络系统进行初步判断,进行活体检测之后再进一步获取空间深度信息,这才完成整个识别过程。
而如今,随着iPhone 8将人脸的应用提升到高的层次,人脸识别技术已经成为未来短时间内炙手可热的技术之一。