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人臉識別技術科普|聊一聊Iphone X的黑科技和中科奧森的人臉防偽
2020.2.3

文章来源:由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://www.csdn.net/article/a/2018-03-21/15943641"

摘要:IphoneX從發布至今,其所使用的人臉解鎖系統受到了社會各界的廣泛關注IphoneX從發布至今,其所使用的人臉解鎖系統受到了社會各界的廣泛關注。雖然蘋果公司至今尚未公布該系統所包含的人臉識別和活體防偽的技術細節和工作原理,不過,根據蘋果公司在發布會公布的IphoneX的多個傳感器簡介和目前各種渠道獲得的反饋意見,我們可以對IphoneX的工作原理進行一些大膽且合理的推測。并且將在本文中對IphoneX和中科奧森的雙目防偽攝像頭在人臉識別和活體防偽的性能做簡單對比。IphoneX傳感器一、技術原理簡介目前可以進行分析的主要部件是蘋果公司公布的關于前置屏幕上方的九個傳感器。九個傳感器中,有三個是IphoneX用于進行人臉識別和人臉活體防偽檢測的傳感器。從上圖可以看到,這三個傳感器分別是紅外攝像頭、泛光感應原件、點陣投影器。其中,泛光感應原件和中科奧森的雙目防偽攝像頭中的近紅外補光燈的作用相似,是在環境光線中的近紅外波段光線不足時進行補光。而IphoneX配備的點陣投影器和紅外攝像頭兩個傳感器是IphoneX用于生成三維人臉模型并進行人臉識別和活體防偽技術實現的重要部件。根據蘋果公司公布的參數,點陣投影器會投射30,000個紅外點于人臉上,紅外攝像頭采集該紅外點陣圖像用于生成三維人臉模型。在同類型的技術中,用于生成三維人臉模型的方式通常有兩種:1、ToF技術;2、結構光技術。前者是由激光發射器發射脈沖波投影到物體上,而接收器接受反射回波。根據脈沖波的發射時間和接收時間計算時間差,從而得到攝像機和物體之間的距離,進而確定物體表面每個反射點的三維坐標,最后重建出整個物體的三維模型。而結構光技術則是由發射器將經過編碼的光電圖樣(或者樣條圖樣)投影到物體表面,或者是進行隨機散斑投影到物體表面。再由相應波段的攝像頭拍攝圖樣照片,根據光電圖樣(或者樣條圖樣)或散斑在物體表面的變形情況計算出物體表面各點的幾何性質,進而獲得各采樣點的三維坐標,最后得到三維模型。因為IphoneX投影的是光點陣列,且置于手機前端設備上(結構光技術耗能更低),而且接收器是較為普通的近紅外攝像頭,因此可以推測IphoneX的三維模型數據采集方式采用的散斑結構光技術。另外,根據報道,蘋果公司在近年來收購了PrimeSense公司,而該公司擁有較為先進的結構光技術。因此更加確定了IphoneX采用該技術的推測。在確認了IphoneX的數據采集方式以后,我們可以對IphoneX的人臉識別和活體防偽檢測技術進行推測:IphoneX在進行人臉身份注冊的時候,可以同時采集到:可見光人臉圖片,近紅外人臉圖片,三維人臉模型。但是因為散斑結構光的成像原理特殊,形成的近紅外圖像和三維模型的質量均不足以用來進行人臉識別工作。因此可以推測,IphoneX主要是使用可見光信息進行人臉識別,而可見光信息和三維幾何信息都可能用于活體防偽。目前,從各種途徑獲得的用戶反饋主要集中在如下幾點:反饋一:照片和視頻類的假體樣本,均不能通過防偽檢測。推測:因為有三維人臉模型的存在,針對這種平面或者簡單曲面類型的假體樣本的防御性能一定會很高。反饋二:夜間無環境光照的時候,依然能夠進行人臉解鎖。推測:根據上文的推測,因為近紅外圖像和三維人臉模型的質量均不足以支撐人臉識別功能的正常進行。因此可以推想,IphoneX是利用夜間手機屏幕點亮時提供的可見光光照用于可見光圖像的采集和人臉身份識別。反饋三越南安全公司Bkav成功破解IphoneX人臉解鎖系統。推測:下圖中呈現的是越南安全公司Bkav制作的用于破解IphoneX人臉解鎖系統的仿真面具。該面具的眼睛部分為2D打印的黑白照片,其余部分為3D打印的帶有紋理圖案的面具。這一個案例再一次證明,在眼睛這樣可以提供豐富紋理信息和身份信息的部位上,但三維信息信噪比較低的區域,IphoneX使用的是可見光信息進行人臉識別和防偽,而鼻子和嘴巴這樣能夠同時提供豐富紋理信息和幾何信息的區域,IphoneX則是使用了2D信息和3D信息相結合的方式進行特征提取。Bkav公司制作的仿真面具現在我們再來看看中科奧森的人臉識別和人臉活體防偽解決方案。中科奧森的活體防偽攝像頭是使用近紅外攝像頭和可見光攝像頭進行圖像采集,然后對近紅外圖像和可見光圖像進行人臉檢測、定位和分割。然后根據兩種人臉圖像的紋理信息進行活體判別,鑒別真偽。然后再對圖像中的人臉進行身份認定和比對,確認待檢測人臉的身份。該套解決方案中的人臉防偽和人臉識別算法均采用目前流行的深度學習理論和卷積神經網絡技術,使得計算機自主學習并生成高維圖片描述特征,充分學習人臉區域及背景區域中的紋理信息、光照信息和分辨率變化差異,以此來判斷人臉的真偽和人臉身份。中科奧森雙目防偽攝像頭二、性能對比分析針對IphoneX的三維人臉模型重建方式進行分析后,和中科奧森的雙目防偽攝像頭相比,兩者的性能可以從以下幾點進行對比分析:01數據采集精度IphoneX所使用的三維人臉模型重建技術,其主要難點在于散斑投影和接收裝置的校準,以及兩者與三維模型重建算法的匹配。只有通過精確校準并與重建算法進行精確匹配,才能得到合格的三維模型精度。但是,因為IphoneX的散斑投影器和接收器是獨立進行安裝,并非單一模塊化的裝置,因此在生產兩者之間是否能夠做到精確校準,是一個值得商榷的問題。并且在實際使用過程當中,手機的磕碰都會造成投影器和接收器之間相對位置的變化,對生成的三維模型的精度造成不可逆的影響。而中科奧森使用的雙目防偽攝像機則是兩個攝像頭獨立進行圖像采集工作,互不干擾。兩者之間的相對距離改變并不會影響最終的活體防偽性能。而使用過程當中即使受到不可抗力的影響,只要攝像頭的光學元器件和CMOS原件沒有受到損傷,依然可以得到足以進行活體防偽的清晰圖像,完成人臉活體檢測的任務。02設備成本IphoneX所使用的三維人臉模型算法,其整套設備不僅包括了散斑投影器和接收器,還包括了與之匹配的三維人臉模型重建算法和相應的模型重建處理器。而且散斑投影器和接收器和重建算法均是專門定制的,不適用于大規模的推廣使用。反觀中科奧森使用的雙目防偽攝像機,無論是攝像頭部分的光學元件還是感光元器件,對生產要求較低,質量要求不苛刻,成本易于控制,適用于大規模生產、使用和推廣。03適用距離雖然IphoneX并未具體公布其三維人臉模型重建技術的使用距離,但是因為其散斑數量總量只有30,000個點,而隨著采集距離的變大,能夠投射在人臉有效區域的點數會顯著減少。目前有用戶測試稱,IphoneX的解鎖距離大約是60厘米(成人手臂長度)。超過該距離,IphoneX的解鎖成功率會有明顯下降。而中科奧森使用的雙目防偽攝像機所使用的是二維圖像,具有多種可調節的分辨率,其的適用距離是30cm到120cm,遠遠大于IphoneX。因此,中科奧森的雙目防偽攝像機可以在更為廣泛的場景中進行使用。04計算復雜度IphoneX所使用的基于三維模型的防偽算法,除了其防偽算法本身的計算復雜度以外,比中科奧森所使用異質圖像防偽算法還增加了三維模型重建過程的計算復雜度。因此IphoneX的處理器能耗會高于中科奧森所使用的防偽算法。05防偽性能IphoneX所使用三維模型可以有效防御平面或簡單曲面類型的照片假體和視頻假體。但是限于其三維模型重建精度,其對于面具類型的防偽性能并不會太好。但是無論是照片、視頻還是面具假體,在多光譜攝像頭拍攝到的樣本當中,其材質的光學特性和紋理特征,都會和真人人臉有明顯區別,方便計算機學習到可用于區分兩者的高維特征。綜上所述,相比于IphoneX,中科奧森所使用的雙目防偽攝像頭樣本精度調節范圍更大,硬件適配要求較低,計算復雜度更低,計算資源消耗更少,適用距離更大,防偽性能相當,推廣性更強,適用場景更廣泛。三、未來發展從近幾年電子硬件和軟件的發展勢頭來看,Iphone每次提出并實現的技術,即使是不成熟的技術,都會引領一波發展潮流。因此,本次IphoneX實現的三維人臉模型重建、人臉防偽技術和人臉識別技術,都必然會在整個工業界掀起三維人臉模型相關應用的浪潮。而三維人臉防偽技術和現在已有的單目或是雙目防偽技術并不存在明顯的沖突,而是會成為相輔相成、互相彌補技術短板的共生關系。三維人臉防偽技術從曲面特征的角度防御平面或簡單曲面類的假體攻擊,而單目或雙目攝像頭從材質特性和光學特性防御照片、面具等假體攻擊。伴隨著人臉識別技術的應用普及,防偽技術也日益受到公眾的關注,中科奧森將與業界共同努力,在人臉活體防偽技術研發方面積聚力量,實現可信的人臉識別。聲明:CSDN登載此文出于傳遞更多信息之目的,并不意味著贊同其觀點或證實其描述。

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