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人脸识别应用受限的因素有哪些?

发布时间:2019-10-16 11:33:20点击量:

人脸识别系统慨念如火如荼,但局部特征个人信息正常识别的准确率仍有待于提升。


“刷脸支付”渐渐成为新的热潮,人脸识别系统商业化的使用场景不断地扩张,多种产品、解决方案不断涌现。但遇到众多的人脸识别系统应用,大家对于真真正正的技术应用发展水平却了解很少。在配戴帽子、眼镜、面罩等情况下,智能摄像头能否正常识别出人物个人信息,也成为了当下热门话题之一。


遇到这类疑惑,海康威视在此之前对外部表示,可见光没办法穿透面罩,被挡住部分不具备正常识别的基础。


不仅如此,包括大华股份、商汤科技、云天励飞、比特大陆等大型企业也一致表示,在进行面部个人信息抓拍时,仅能通过暴露在外的面部特征与后台数据资料进行个人信息比对,被挡住部分没办法进行正常识别。


综上所述,人脸识别系统在进行样貌信息采集时,必须具备足够的特征个人信息才能完成身份识别。


那么,当前阶段人脸识别系统可以通过哪些个人信息完成身份识别呢?


 贵州君安详细了解到,当前阶段人脸识别系统对于面部特性的提取还包括性别、年龄、表情、眼镜、面罩、胡子等个人信息的提取;对于样貌特征包括上衣类型、下衣类型、上衣颜色、下衣颜色、背包、帽子等特性个人信息的提取。


由于局部面部所含的特征个人信息较少,对于现阶段的算法来说,特征越多,识别率越高;而特征个人信息越少就意味着数据资料重复的可能性变大,正常识别准确率将会降低。


行业内人士表示,现阶段大部分大型企业采用的深度学习算法,通过大量的面部样本训练的方式来学习正常识别,可以一定程度上提高局部个人信息正常识别的准确率。

但是,仅靠面部特征及样貌个人信息并不可以精准完成身份识别,系统后端面部数据库的大小也将影响人脸识别系统的准确率及面部对比速度。


面部数据库能够为人脸识别系统提供比对模板,为面部算法检测提供测试样本。在正常识别面部时,计算机通过一定的算法,检索库中是否有匹配到的面部结果,给出相似度数据资料。当面部的相似度数据资料达到一定的数值时,便可以认定为同一张面部。


但是,面部数据库样本是有所限制的,根据应用项目的不同,数据库的存储量也不尽相同。且出于隐私保护等原因,数据库与数据库之间的关联性并不强。上述专业人士表示,现阶段算法在不知道采集人身份信息的情况下,还不可以做到与一个城市的人口去比对,更不可以与全国的人口个人信息去比较。


除受制于人脸数据库的存储量之外,影响人脸识别系统的因素还包括政策、行业标准、市场环境以及安装条件等。

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