【中國安防展覽網 科技動態】人臉識別技術不新鮮,Facebook 早在 2015 年就用它來追蹤用戶信息。
它的原理是:首先系統會在臉上選取十幾個點作為數據采集點,然后用人工智能算法挨個分析,后把每個點包含的信息連起來,形成一張臉部星網圖,推測出人臉圖像。
英國和印度的研究人員聯合研發了一項識別人臉偽裝的技術(Disguised face identification,簡稱DFI),在這套系統下,戴著面罩、帽子、眼鏡,蓄著絡腮胡子的人也可能會被識別出樣子來。
DFI和一般人臉識別技術的原理相同,不同的是它采用了光流技術來分析面罩下的面部形態。
光流是物體經過時,在視網膜上留下的一系列印記,行人、汽車、飛過的小鳥、旋轉的風扇,以及坐在火車上窗外流動的風景都是光流,科學家常通過分析它來獲得運動物體的信息。
加上光流技術后,DFI先在人臉上找了14點,十個集中在眼部周圍,一個在鼻子上,三個在嘴巴周圍。一般來說,被監測的人帶上帽子、面紗,或長著絡腮胡子時,眼部會暴露出來,這些眼周的點就是基準點,是識別人像的重要信息來源。
DFI設置的14個數據采集點。
而暴露在外的鼻子和嘴巴周圍的三個點則成了光流點。DFI就是通過捕捉這些模糊的光流點,比較他們在視頻或者不同照片里位置的變化來推測人臉形狀,后和警方手里的照片作對比,來確定那人是不是嫌疑犯。
不過光流只在能看得見物體輪廓時才管用。為了提高準確度,研究人員設置了兩套系統疊加使用,一套拍下了人所在的場景,一套只截取了人的頭像部分。這能使DFI的準確率提高到43%到56%,可要是背景再復雜一點,就又得降7% 左右。另外,如果*不帶面紗改用頭盔了,那 DFI 就無法追蹤到光流點,也就沒法推測人像了。
一、三行為簡單系統(Simple Face Disguise Datasets);二、四行為復雜系統(Complex Face Disguise Datasets)。
“這項技術還有很長的路要走。” 人工智能評論員杰克·克拉克 Import AI 里這樣評論。不過這項技術倒是為追捕疑犯、*提供了新思路。
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