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[导读] 近年来,由于深度学习算法的发展以及人脸数据量剧增,人脸识别技术得到了大范围的普及。PC、手机、智能摄像头、治安摄像头、交通摄像等“机器眼睛”正在以惊人的速度增长,但受限于传感器能力,人脸的三维信

近年来,由于深度学习算法的发展以及人脸数据量剧增,人脸识别技术得到了大范围的普及。PC、手机、智能摄像头、治安摄像头、交通摄像等“机器眼睛”正在以惊人的速度增长,但受限于传感器能力,人脸的三维信息无法被捕获,导致传统2D人脸识别设备和算法无法做到支付级别的识别精度和安全性,容易受到照片、视频或硅胶面具的攻击。此外高光和暗光场景下,2D人脸识别精度也大幅度降低,应用场景仍然高度受限。

3D人脸识别技术是通过3D摄像头进行人脸三维数据采集,捕捉视野内面部每个点位的精确三维坐标信息,进一步通过算法实现三维人脸检测、关键点定位、三维人脸识别。高精度3D识别技术大幅度提高了人脸识别的安全性,扩宽了传统人脸识别的应用场景。不仅可以应用在门门禁、手机解锁、金融支付等高安全性要求的场合,而且相应的三维处理技术还可以拓展到安防监控、手势人机交互、体感互动娱乐、虚拟/增强现实、商品三维展示、机器人、自动驾驶等领域。

各大公司在3D视觉布局已久,但是一直未出现大规模应用,硬件是制约因素,算法的复杂性则是主要原因。为了适配多个厂家的3D深度摄像头模组,极大地降低3D应用开发门槛,图语科技于近日上线3D人脸识别云平台。据悉,该平台目前是免费提供统一的API接口以及在线工具,只需要上传点云数据即可使用云端人脸识别、点云浏览、精度评估等功能。值得一提的是,目前很多3D识别算法要求通过2D图像获得人脸坐标,图语科技上线的3D人脸识别算法完全基于点云信息,无需2D数据支持。

图1- 3D人脸比对在线接口

该平台涉及的相关技术具有完全自有知识产权,核心算法采用了最新的点云神经网络实现人脸检测、关键点定位、人脸对齐等一系列操作,并通过迁移学习充分利用2D的图像数据来解决3D人脸数据的稀缺问题,目前能够做到容忍2mm左右的深度误差。考虑到嵌入式终端计算能力受限以及模组采集能力问题,图语3D人脸识别算法还能采用哈希算法将计算复杂度降低到1/10,同时可以使用多帧融合的方法来进一步提高识别的精度。

图语科技 3D人脸识别云平台的上线,开放了3D平台云端算法识别服务,为安防门禁、智慧金融、智能家居等行业的中小企业和机构赋能,极大提升行业效率,构建了闭环生态。据了解,图语科技拥有国内较早从事3D人脸识别技术开发的专业团队,致力于三维测量、三维人脸/物体/场景识别等视觉领域的技术创新,为安防、机器人、VR/AR、支付、工业检测等客户提供先进的三维视觉智能处理解决方案,能够提供“深度模组+核心算法+芯片加速”的完整产业链条。

图2-图语3D人脸识别云架构图

现阶段图语科技以3DFaceID算法和模组为核心,开发门锁门禁、手机解锁、零售支付场景下的解决方案。未来,图语科技将继续依托核心软硬件拓展场景与应用,推动3D技术的市场渗透,探索车载、机器人、 娱乐等行业的应用。面向近中远距离、挑战场景自主开发高精度、低成本、定制化的软硬件一体深度模组及模组阵列,加强3D渲染、重构、定位等核心技术积累。

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