3D人脸识别有什么优势？
admin 03月-08日 人已读
人脸是人体最重要的生物特征之一而人脸研究主要中在人脸识别方面，人脸的表达模型分为2D人脸和3D人脸，2D人脸识别研究的间相对较长，方法流程也相对成熟，在多个领域都有使用，但由干2D信息存在深度数据丢失的局限性，无法完整的表达出直实人脸，所以在实际应用中存在着一些不足，例如识别准确率不高、活体检测准确率不高等。
而3D人脸识别所采用的主动光方案，可减少环境光变化对人脸检测和识别造成的影响，从而提高能够进一步提升人脸识别的准确率。
另外，传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度信息，人脸数据并不完整，这也就给了虚假照片，视频或人脸硅胶面套以可乘之机，相比而言传感摄像头进行人脸识别时，内置的点阵投影仪可投射出3万多个肉眼不可见的红外点到用户的脸部，在颜色、纹理、深度等方面的数据富在获取人脸的深度信息后，便可以抵抗来自照片，视频的攻击，从而提高人脸识别的安全性。这些优点使得3D人脸识别场景话应性强、安全性更高，也将进一步提升一定场景下的办事效率。
另外，传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度信息，人脸数据并不完整，这也就给了虚假照片，视频或人脸硅胶面套以可乘之机，相比而言传感摄像头进行人脸识别时，内置的点阵投影仪可投射出3万多个肉眼不可见的红外点到用户的脸部，在颜色、纹理、深度等方面的数据富在获取人脸的深度信息后，便可以抵抗来自照片，视频的攻击，从而提高人脸识别的安全性。这些优点使得3D人脸识别场景话应性强、安全性更高，也将进一步提升一定场景下的办事效率。
目前三维人脸识别算法有如下几种:
(1)基干图像特征的方法
采取从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向:然后，在保持姿态固的情况下，去做脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的局部匹配:
采取从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向:然后，在保持姿态固的情况下，去做脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的局部匹配:
(2)基干型可变参数的方法
将通用人脸模型的3D变形和基干距离映射的矩阵选代最小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到最小化尺度达到要求。基干模型可变参数的方法与基干图像特征的方法的最大区干:后者在人脸姿太每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D变形模型的参数:
将通用人脸模型的3D变形和基干距离映射的矩阵选代最小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到最小化尺度达到要求。基干模型可变参数的方法与基干图像特征的方法的最大区干:后者在人脸姿太每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D变形模型的参数:
(3)基于深度学习的算法
利用3D结构光设备采集景的彩色、红外、深度图片，获取的3D人脸训练数据，框架如图所示。目前，受制于3D训练数据、成本、时间等问题，深度3D人脸识别算法还处在起步阶段。
一起生活作为支付宝和微信刷脸支付官方合作服务商，致力于人脸识别系统，有人脸门禁、人脸消费机、人脸餐台、人脸家视通、人脸售货机等多项产品，广泛运用于校园的多处场景，通过与微信、支付宝、各大银行的合作，为用户带来更安全的产品体验与更简单的生活方式。切实保障人身安全、财产安全与数据安全。咨询了解可拨打400-006-0017了解更多。
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