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丰巢刷脸被破解 解析市面主流的摄像头方案

近期,丰巢因刷脸取件功能被小学生用照片"破解",引起大家对“人脸识别”安全性的质疑。

今天简单介绍一下,市面上主流的四种摄像头方案:

一、单目摄像头

单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动或是客户情绪分析。通过单目RGB活体检测,支持的人脸库搜索(1:N),以及本人与证件照的1:1比对。

优势:部署方便,成本低 适用场景:精准推广、客流统计、门禁管理等 适用设备:试衣镜(魔镜)、智能货架、人脸识别考勤机、自助服务设备等。

二、双目摄像头

双目摄像头定义基于双目摄像头的人脸识别解决方案 该方案采用双目摄像头,即一个摄像头采集可见光照片,一个摄像头采集近外光照片,捕获到的人脸进行识别,针对眼耳鼻等一些关键特征点进行精确识别定位,计算出各种诸如瞳距、鼻子高度,眼睛到嘴到耳的距离等空间信息,其计算误差小于1mm,可有效抵御照片、视频等欺诈,精准检测是否为“活人”、“真人”,确保活体检测的准确率。

  优势:相较于单目人脸识别方案,双目人脸识别解决方案在活体检测方面精准度更高,可有效抵御照片、视频等的攻击,且对光线变化、背景环境复杂等因素适应性更强,可以支持真正的无人值守。 适用场景:门禁管理 适用设备:人脸识别闸机、人脸识别考勤机等。

三、3D结构

3D结构光定义人脸识别方案”基于深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像头,能够利用结构光设备同时获取场景的彩色、红外、深度图片,并对场景中的人脸进行检测分析,形成3D人脸图像,创建带有面部深度信息的人脸模型,实现更优的识别速度、识别精准度及安全性。

优势:3D结构光人脸识别技术在安全性、识别精度、识别速度等方面远胜于单目和双目人脸识别,更有效地防守纸张、面具、等各类道具的攻击;分析时间从之前的1-2秒压缩到了毫秒级;并且不受环境光线强弱的影响。

适用场景:人脸识别支付,适用设备:人脸识别支付智慧自动售货机

四、TOM

TOF原理:其实并不复杂,利用激光发射器发出光脉冲,遇到物体之后,光线会反射,镜头通过捕捉的光线即其飞行的时间,通过简单的公式计算就可以判断物体和镜头之间的距离

TOF元件:主要元件包含三个部分:光源(此处为激光发射器)、镜头和感光元件

应用于:AR特效游戏、测距、3D建模之类的,另外就是基于3D信息做生物识别,比如:TOF人脸识别取代前置结构光。

有关微信、支付宝和丰巢关于摄像头方案的对比,根据相关行业从业人员透露:支付宝和微信,在手机前置没有3D结构光或者TOF的时候,硬件层面也和丰巢一样,只是应用层多了一段视频(支付宝)和光源反光(微信)检测是否接近活体,有个活体阈值。

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