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2015-08-24

我都分不清双胞胎,Windows Hello 是怎么做到的?

知乎上有个「韩国选美大赛,面部识别系统能够辨别吗」的问题,这个问题是面部识别的「终极问题」。不过,你还记得微软小冰能辨别图片美丑,还能吐槽的功能的新功能吗?(做图像识别技术的小伙伴说,小冰的技术属于卷积深度学习神经网络,能识别图像里的物体是什么种类的物体,而不能识别这个种类的个体是谁,两者的区别很大)其实微软发布的 Windows 10 系统应引入了许多新特性,其中比较受关注的是 Windows Hello,使用人脸识别作为密码访问账户,最强的是它可以区分出双胞胎的不同,并全数避免误识别(就算亲哥我也不让你用我的电脑!)

                                                                                          

人脸识别的困难在于面部的相似性及易变性,由于个体之间的区别不大,人脸的结构相似,外观不稳定,不同角度、不同光照、不同遮蔽物等让人脸识别变得困难重重,是目前人工智能领域最困难的研究课题之一。

澳大利亚网站 The Australian 邀请了六对(五对女性,一对男性)来自墨尔本和悉尼的双胞胎参与了 Windows Hello 人脸识别能力的测试。被测试的双胞胎的其中之一要通过该设备进行 Windows10 账号注册(包括面部信息采样),然后双胞胎的另一方将通过直接「刷脸」的方式验证该系统的安全性。

面部识别作为 Windows Hello 的重点项目,错误识别率仅为 10 万分之 1,拒绝识别率为 2%-5% 之间。此项技术需要用三个摄像头,一个是嵌入显示器上的 Intel RealSense 摄像头,另外还包括一个普通摄像头和 3D 摄像头,检测图像,探测热量和深度检测,对人脸进行识别。

测试的中有一对双胞胎通过了,这样的结果意外吗?其实计算机进行人脸识别的方式有很多种,有 2D 和 3D 之分,现阶段主流的算法都是通过计算眼睛,鼻子,嘴角的大概二三十个锚点的相互的几何关系来生成每个人脸的特征,用这些特征来做识别。双胞胎的人脸特征之间的差异有的差异大,有的差异小,能不能分辨主要看相机的分辨率和算法的精度,并不保证每对双胞胎都能区分:假设用一个生物识别传感器是 98% 的话,就是 2% 的出错率,三个一起用,出错率是 2% 的三次方,就是百万分之 8,也会存在有一定几率失误(粗略的,实际用起来可靠率会比这个假设更高)

不过,Windows Hello 的目的并不是仅仅作为登陆这么简单,它将成为你的「微软护照」,作为统一的登陆程序登陆你的程序和网站,取代原始密码,这其中包括 Google、联想、三星和芯片制造商高通等都在积极加入,随着 RealSense 摄像头在市面上的普及,以及微软未来在软件应用、服务、网站等开启 Windows Hello 功能,刷脸时代说不定已经快来了。

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