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人脸识别技术复杂场景识别率远超人眼

记者从中科院重庆绿色智能技术研究院获悉,该院智能多媒体技术研究中心在真实复杂场景下的 人脸识别 技术获得重大突破,识别率远超人眼识别率。

据悉,银行、社保、边防海关、考场等真实场景下,现场人脸采集照片受光照、角度、遮挡等影响大。同时,身份证芯片里存储的身份证照片人脸区域像素小,照片模糊,加之一般为多年以前的照片,和现场采集照片相差大。因此,要在真实场景下实现 人脸识别 身份认证相当困难。

对此,重庆研究院科研人员采用双层异构深度 神经网络 ,将跨场景、非同源人脸图像映射到同一图像空间,有效解决了真实场景光照、角度、遮挡、年龄跨度对 人脸识别 的影响。同时将专家知识和大 数据挖掘 有效结合,使 算法 模型具有自适应更新学习能力,从而更适应于现场环境。

人脸识别技术复杂场景识别率远超人眼

目前,基于该 算法 开发的 人脸识别 人证合一验证系统已成功应用于银行、社保、边防海关、机尝火车站、考场等真实场景。

最近,研究人员收集、整理了2000人的身份证照和真实环境现场采集照,并在真实环境数据库上进行了 算法 与人眼的测试比对,最终统计出各自识别率。通过组织200人的人眼测试,在受光照、角度、遮挡、模糊、年龄跨度等因素综合影响下,人眼的平均识别率仅为72.7%,而 算法 识别率达到93.2%。

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