刷脸支付之双胞胎长得太像,怎么识别?「科技新闻」

2019-11-01  来自: 河南东科顺信息技术有限公司 浏览次数:85

双胞胎长得太像,怎么识别?

眼纹识别,又称为眼静脉识别,让用户无需额外硬件设备,只需普通智能手机摄像头并在可见光环境下采集用户眼白上的血管纹理特征,就可区分不同用户,实验证明当用户的眼纹模板积累足够时,深度学习技术让眼纹识别准确率接近虹膜级别的准确率(大于99.99%)和亚秒级识别速度。

人脸识别之外,加上眼纹识别大大增加了识别准确率

除此之外,其他生理特征识别(如指纹)和行为特征识别(如击键,即使用键盘时的按键力度和频度)也是参与交叉验证的生物特征。每增加一道特征因子,错误识别的概率就将大幅缩小,如此可确保生物识别在度上达到级的要求。

脱离“活体检测”的生物识别技术都是纸老虎

不少科幻片中都曾出现特工拿着

照片或视频等方法“骗”过生物识别的桥段。

在现实生活中,

能够分辨真人与照片、视频区别的

活体检测是核心的技术,

也是生物识别必须解决的问题。

斯坦福大学一份变脸研究,通过提取视频中演员的面部表情和运动参数,终合成在目标头像上,合成后动作逼真真假难辨。当然,这种非接触式生物体征的数据安全性还很脆弱。

游戏中的变脸术,也相当地逼真。但在生物识别的活体检测中会立马显形

活体检测的算法目前已趋于成熟

一类是与传感器相关的解决方案,一类是纯软件的方法。例如,指纹识别是通过电容、电感传感器来检测是否是活体、是否真实;虹膜识别是通过红外摄像头来完成识别活体的。

对人脸识别而言,将红外摄像头等设备部署于手机上难以实现,因此我们通过研发软件算法实现基于动作交互和图像分析的识别模型。动作交互识别模型让用户完成眨眼、摇头、张嘴等随机动作,从中检测动作的连续性,确保照片不可能通过;针对软件模拟或者视频剪辑来产生预定的动作,我们则使用基于图像分析的识别模型来分辨正常图像与模拟、剪辑图像之间的差别。

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