前言:
随着安防步入新时代,加载了生物识别技术的智慧安防,已广泛应用到智慧公安、智慧城市、智慧教育、智慧金融等各个领域。
2月12日,针对“戴着口罩也能人脸识别”的传言,旷视做出了回应,据称,所谓戴着口罩也能人脸识别系误解,实际上是在戴着口罩的情况下快速定位额头,进行测温,也可以理解为AI测温。
实际上,当全民戴起了口罩,单一的人脸识别技术已经无法解决识别问题。一个完整的人脸识别系统包含了三大主要组成部分,分别是人脸检测、人脸配准以及人脸识别。而因为佩戴口罩而极大地降低了人脸识别的准确性,指纹接触式有具有潜在传播病毒的风险,虹膜识别技术因为护目镜而发生一定的偏差。此次疫情事件的发生也从侧面看出了单一生物识别的应用局限性。
通过人脸检测,我们可以从一幅图像中提取出人脸区域。但是想进一步了解人脸的信息,就需要人脸特征点定位。人脸特征点定位是一种利用计算机分析人脸图像,从而获得诸如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等等一些重要的特征点位置的技术。基于单一生物特征识别的身份识别技术在这场防疫战中显现出了它的乏力。
目前,口罩已经成了全国人民出门的标配,有些还戴上了护目镜、防毒面具等,这些防护用品遮挡了一部分面部信息,使得人脸识别技术几乎无法正常使用,这对于只有面部识别一种身份识别方式的手机或设备而言,影响是很大的。
值得注意的是,人脸识别在手机上的“水土不服”很有可能只是一个缩影,因为这项功能可不只是用在手机上,火车站刷脸进站也会遇到不便。目前人脸识别领域在针对纯侧面(±90°)、部分遮挡以及人脸检测与特征定位联合估计等问题的解决仍在研究。
多模态生物识别是必然趋势
由此看来,单一的生物识别方式已经开始难以满足用户需求。未来,唯有把人的多个身份特征有机结合起来才能实现对人的准确识别,使得身份认证及识别过程更加安全,是未来生物识别领域发展的必然趋势。
当然,我们除了人脸识别以外还能通过多模态融合解决问题。多模态生物识别融合人脸、指纹、静脉、虹膜、声纹、步态等,通过其中的两种或多种生物特征,能够进行身份识别、验证及判断,应用场景更为广泛。
针对疫情下不同场景要求的安全级别,声纹识别、步态识别技术等非接触式生物特征识别技术与其它生物识别技术相结合,可有效解决身份识别问题,杜绝在使用过程中存在的病毒传染的风险。
以手机为例,密歇根州立大学生物识别和计算机视觉教授阿尼尔贾因(Anil Jain)曾表示,未来智能手机将同时集成有人脸、虹膜和指纹识别传感器,用户可以在不同交易中使用不同生物识别技术组合。
值得一提的是,多模态识别方式将有效降低识别技术的风险。举例来说,单独的人脸技术可以被攻击,声纹也可能被攻击,假设人脸识别被攻击成功的概率是10%,声纹被攻击成功概率也是10%,但二者融合就会将被攻击成功概率变成1%,这将对安全性带来很大差别。这也是实现多模态融合的一大原因所在。
目前,新的市场需求仍在不断衍生,类似多模态识别的各类自主服务终端,包括政务、金融、保险、酒店等行业领域,可以预估至少有百亿到千亿级市场规模。个性化AIOT市场同样充满想象,酒店、商超及个人消费领域目前已针对多模态生物识别的技术应用展现出了新的探索模式,其他行业领域后续将陆续跟进,充满未知的领域也同样充满想象。
编者结语:
生物识别作为一项典型的AI技术,想要真正的落地到实际场景当中,为行业赋能,从技术的角度来看,是需要有一个核心的算法作为驱动力和与之相适配的部分,即与不同场景相匹配的智能硬件连接客户作为触角,以大数据为核心深度挖掘客户需求和智能服务,从而从多方面来展示多模态生物识别技术所潜在的商用、数据等价值。
未来,随着AI+安防的深度结合,企业自身的护城河也将得以巩固,通过技术的不断创新、经验不断积累,安防人也将用更加先进的技术手段来守护国家的公共安全,让我们拭目以待!