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小学生用照片破解丰巢刷脸 带你读懂3D面部识别

2019-11-23 07:20:40 来源:网络

最近,一个关于凤超快餐柜被小学生用照片洗脸、拍照的消息引起了很多网民的关注。人们再次表达了对人脸识别安全性的各种隐忧。针对小学生的“刷脸”问题,冯超官员表示,“刷脸”是一个小规模的测试版本,首次下线。

冯超是从小学开始用照片刷脸的。

浙江嘉兴上外秀洲外国语学校402班的科学小组向媒体透露,在一次课外科学实验中,他们发现只有打印出来的照片才能代替真人洗脸,愚弄社区中的冯超智能橱柜,并拿出父母的物品。后来,孩子们还发了几段视频来证明这一点。视频曝光后,引起了激烈的讨论和怀疑。

只有一张照片可以用来破解凤超集装箱的刷面识别。这显然是冯超没有使用基于三维识别的刷面技术,而是使用成本较低的二维识别。目前,苹果的脸部id等3d人脸识别技术已经安装在支付宝的蜻蜓和苹果的华为手机上,完全满足财务验证级别的安全要求。

手机顶部的3d人脸识别模块

以苹果和华为手机的面部识别为例。他们的3d面部识别功能基于3d结构光技术。目前,3d结构光技术应用于安全级别较高的支付场景和高端手机。

为了便于理解,我们不妨将“3d结构光”一词拆分并闪回为关键词“光、结构、3d”,这样可以使我们更好地理解其操作的逻辑。

简而言之,该技术将具有特定结构特征的光线投射到用户脸上。然后通过相机来感应面部的斑点,从而描绘出你的面部结构。这些斑点主要反馈面部特征的深度信息,所以这相当于建立一个三维的面部模型。

三维结构光的工作原理

由于光传输的速度非常快,人脸识别的速度可以达到毫秒级。同时,由于这些光线的点阵密度极高,所描绘的面部细节丰富而准确,安全性极高。由于它采用主动照明,不依赖环境的自然光,即使在黑夜也能实现安全识别。

关键是3d结构光技术描绘了3d立体模型,所以虽然你的脸是在照片和视频中显示的,但它实际上是2d平面结构,所以自然不可能破解具有高安全级别的支付级3d人脸识别技术,所以不可能从基本逻辑中窃取画笔。

3d面部识别在各行各业都有发展空间。

只要你敢想象,3d结构光技术在几乎各行各业都有发展空间。正是因为这种广阔的前景,苹果公司在2013年花了很多钱收购了以色列传感器公司prime sense。经过多年艰苦的研发,苹果终于在iphone x上推出了面部识别系统,震惊了整个行业。

也许我的一些朋友问,这些3d面部识别技术有什么不同?这给我们带来了三种常见的三维识别技术,即双目测距、飞行时间和三维结构光。

双目测距法,即两台摄像机模拟人眼,以不同角度聚焦物体,生成物体的深度信息,然后通过算法实现人脸识别。这种方法有着严重的局限性,天黑时人眼的视觉范围和视力会急剧下降,并且会下降,因此很难应用于安全级别较高的支付场景。

三维结构光和tof的光源差异

然而,目前3d结构光和tof是两种更有利的方法。它们都是3d成像原理,但各有优缺点。三维结构光由近距离散斑收集用于三维建模,而tof由远程光源收集用于三维建模。因此,3d结构光更适合近距离应用,而tof可以应用于远距离。

当然,在主流应用场景中,没有人会站在10米之外“擦脸”因此,当引领创新的苹果公司在2017年发布iphone x face解锁支付时,它选择了一种识别精度不到1毫米的更合适的3d结构光技术

机器三维视觉的出现完全打开了人们的想象。该技术不仅可以应用于人脸识别、解锁、支付等场景,还可以与ar、5g、ai等前沿技术相结合,获得更广阔的发展空间。例如,它可以应用于清扫机器人,通过“激光建模”获得更精确的路线规划。与ar技术相结合,你可以塑造你的身体,定制衣服,美化你的脸和苗条你的脸,或者玩更投入的ar游戏。

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