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人臉考勤機
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陜西刷臉支付的優勢困難

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發布日期:2017-12-14 作者:shjinhong88.com 點擊:

優勢

人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。

所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別,人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的,另外具有自然性的識別還有

虹膜識別

刷臉支付

語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。

不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感,并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點,它完全利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別,需要利用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像,這些特殊的采集方式很容易被人察覺,從而更有可能被偽裝欺騙。

困難

人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

相似性

人臉類似性

不同個體之間的區別不大,所有的人臉的結構都相似,甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。

易變性

人臉的外形很不穩定,人可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識別中,第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的,而第二類的變化應該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內變化(intra-class difference)。對于人臉,類內變化往往大于類間變化,從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。

主要用途

刷臉支付主要用于身份識別

人臉識別主要用于身份識別

人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及,眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態下的快速身份識別技術,以求遠距離快速確認人員身份,實現智能預警。人臉識別技術無疑是最佳的選擇,采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數據庫進行實時比對,從而實現快速身份識別。


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