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1:N和N:N人脸识别算法系统

时间:2021-07-21来源:慧美一卡通系统作者:慧美科技 点击:
  1:N和N:N人脸识别算法系统中可以看到。比如远程的互联网客户,如何确认身份?在互联网买机票、车票,医院挂号,政府惠民工程项目,以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户都会用到。
  1. 3D人脸仿真面具
  2. 人脸模型实时重建
  所谓道高一尺魔高一丈,这个还是增加其他的多维校验才能确认身份,否则真有人要进行远程攻击,也不是很难的事情。
  1:N人脸识别算法主要用于人脸检索
   跟1:1的A/B两张照片比对最大的区别是A/B A/C A/D……多个1:1计算,这个最大的问题是一旦BCD总和数量越大计算速度越慢,而总和超过20万,就会出现多个相似结果(20  万人这个大数会导致有不少人长相相似),需要人工辅助定位。
  过去我们在电影里面看到什么“天网”识别系统只是一种理想状态,实际应用中都是排列出多个结果,排第一的未必是需要的人。
   1:N人脸识别算法主要用于排查犯罪嫌疑人、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查,以此相似度列出相应的结果,可以大大提高排查效率。
   类似的也可以用到走失儿童的项目中去,国内有没有类似的儿童走失警报及寻找机制?
人脸识别,人脸识别系统
   这一类系统的部署需要两个条件:
  1. BCD基本库(比如1000万人)
  2. 强大的算法硬件
  1:N同时作业就是N:N了,同时相应多张照片检索需求,检索耗费的时间跟硬件算法关系极大。
   N:N人脸识别算法主要用于实时多1:N检索计算:
   N:N 算法实际上是基于1:N的算法,输入多个求解结果。比如视频流的帧处理所用,对服务器的计算环境要求严苛,目前的算法系统所支撑的输出率非常有限。
   主要的限制如下:
   海量的人脸照片解析需要大量运算(目前很少看到在采集端直接解析的,都是照片剪裁)
   海量的人脸照片传输需要大量的带宽(常见的720布控摄像头抓取最小的人脸照片为20K)
   海量的人脸照片在后台检索需要耗费大量的运算(国内主流主机为例,最多到24路摄像头)
   由此可见,真正实现“天网”人脸检索,一来要解决数亿摄像头的图片处理,二来需要解决联合库的超算检索,这可不是一般公司吃得消。
   有些小区和高级场所,对VIP客户的识别和接待比较喜欢这种视频校验方式,但是实际部署使用者会受到摄像头位置、角度,以及多人同时入场产生的问题,而且人脸库会非常有限,不然计算时间长,体验极差,一些所谓的迎宾机通常也就几个人的照片(就是纯粹给领导看的),实用价值大大的打折扣,有戴墨镜或者帽子遮蔽都认不出,毕竟关键特征取样有限。
  拍照和直播APP的人脸图像叠加
   在视频级N:N的校验中,如果要提高通过率,很多时候是采取降低准确率的方式,降低算法队列数量;同样在一些比赛中为了降低误识率,大大提高了准确率,所以算法在校验的过程中必须遵循至少一个固定标准,追求的是速度效率还是最高准确率。
  无论是1:N还是N:N人脸识别算法系统,人脸识别就是一个介质,在千万的业务解决方案中,就是一个小模块,其他的都是业务层的开发问题,使用上,技术也未必要高精尖,如果一定要真正称得上人工智能组成部分的,最大的使用端是机器人视觉交互。
 

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