2017年,Face ID出現(xiàn),生物識別技術(shù)驚艷全球。
Face ID因其便利性和安全性得到了人們的一致認可,也成為了蘋果引領(lǐng)科技潮流的一大經(jīng)典案例,同時也讓更多人關(guān)注到了生物識別技術(shù)。2019年末疫情暴發(fā)以來,Face ID卻遭遇了預(yù)想之外的難題——戴口罩無法識別,很多人吐槽說Face ID如今成為了一個雞肋的功能。
今年九月份,iPhone13發(fā)布了,人們期待著戴口罩解鎖Face ID功能的出現(xiàn),然而蘋果卻讓人失望了。如今,我們已經(jīng)逐漸適應(yīng)和口罩共存的生活,但Face ID卻似乎還沒準備好。
Face ID的基本原理是距離傳感器發(fā)現(xiàn)物體靠近,泛光感應(yīng)元件便發(fā)射紅外光,紅外鏡頭接收反射的信息然后傳送給芯片判斷是否是人臉。判定成功后,點陣投影器將3萬多個光點投射到臉部,紅外鏡頭捕捉到點陣圖案,芯片計算后繪制出三維人臉圖像,接著與錄入的人臉信息進行對比,兩者相符即解鎖成功。
因此當用戶戴上口罩后便丟失了大量臉部特征,從而導(dǎo)致Face ID無法正常使用。
如今的生物識別技術(shù)能夠辨認出戴口罩的人臉嗎?以亞略特為代表的生物識別技術(shù)廠商給出了肯定的答案,其人臉識別技術(shù)對戴口罩人群識別的準確率高于99%。
之所以能做到這一點,是因為亞略特TrustFace人臉識別算法有著最前沿的深度學(xué)習(xí)算法、優(yōu)秀的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和億級ID的人臉數(shù)據(jù)。在多種極限對比條件下,如識別不同膚色人種的環(huán)境下,在大角度或不同角度環(huán)境下,低光背光環(huán)境下,人臉移動或不同表情下,因年紀增長引起的相貌變化,少量遮擋等各類復(fù)雜情況下,TrustFace人臉識別算法準確率均高于行業(yè)平均水平。
此外,結(jié)合 GPU 運算能力,亞略特 TrustFace 人臉識別比對引擎在單塊 16G 顯存的顯卡上,可以實現(xiàn)每秒 200 并發(fā)的 1:2000 萬人臉比對;通過多機多卡的聯(lián)合,實現(xiàn)每秒 200 并發(fā)的 1:15 億人臉比對,在比對規(guī)模和速度上均處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。
作為中國第一家以生物識別命名的人工智能企業(yè),亞略特已成為全球領(lǐng)先的人工智能和生物識別核心技術(shù)方案提供商,先后榮獲“中國最值得信賴生物識別品牌”“中國生物識別十強企業(yè)”等殊榮。
可以預(yù)見,生物識別技術(shù)將朝著更安全、更準確的方向發(fā)展,以靜脈識別為代表的新興生物識別技術(shù)由于在安全性上更有優(yōu)勢,已陸續(xù)在一些重點場所應(yīng)用落地。此外,由于單一識別方式的局限性,多模塊的生物識別方式能夠契合使用場景的多樣化需求,給生活帶來更多的便利和高科技體驗。如亞略特的多模態(tài)生物識別便將指紋、人臉、指靜脈、虹膜等算法集成到同一平臺,可滿足用戶在不同應(yīng)用場景下使用指紋、人臉、指靜脈、虹膜等生物識別技術(shù)的需求。
未來,亞略特將繼續(xù)在生物識別領(lǐng)域精耕細耘,在保證安全性和準確率的前提下,探索戴口罩人臉識別在內(nèi)的生物識別技術(shù)更多可能性,為各行各業(yè)提供更多安全可信的生物識別場景化AI解決方案。
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