十年前,當小編還是一個初級工程師的時候,就曾在筆記本電腦上安裝了人臉識別系統,當時筆記本電腦自帶的人臉識別系統就是靠對比存儲在電腦里的照片來進行認證的。記得為了提高安全性,小編還特意去下載了一個需要眨眼睛,搖頭等附加動作的識別軟件,不然只需要一張照片就能通過驗證了。
十年過去了,人臉識別技術已經有了翻天覆地的變化,按道理來說現在的人臉防偽算法應該可以防住照片、電子照片等平面假人臉的。可是,小編還是看到了一則新華社的報道,嘉興市上外秀洲外國語學校402班科學小隊,在一次課外科學實驗中竟然也是用一張打印的照片打開了小區里的豐巢智能柜,取出了他們父母的貨件。
圖1:小學生們用打印的照片打開了快遞柜門。
收到爆料的《都市快報》好奇實驗室的記者進行了驗證,驗證結果跟小學生們的實驗完全一致。雖然《都市快報》的報道里說豐巢智能柜在微博進行了回應,但小編在豐巢智能柜的新浪微博上卻沒找到相應的回應,有可能是被刪除了吧。
圖2:《都市快報》文章內的豐巢智能柜回應。
或許我們放在快遞柜內的貨件并不是什么很值錢的東西,不需要那么高的安全性,但是如今“刷臉”不僅限于快遞柜,還有戶政辦事預約、刷臉支付、刷臉門禁、人臉解鎖、人臉登錄、智能門鎖、酒店入住、銀行辦理業務等等……可以說我們在生活中做很多事情都需要“刷臉”了,這些看似為了增加安全性的刷臉系統真的可靠嗎?
人臉識別分為2D和3D
其實,目前的人臉識別技術可以分為兩大類,基于2D人臉圖像和基于3D人臉圖像的人臉識別系統。真正安全級別較高的是3D人臉識別系統,2D人臉識別系統就像小編十多年前玩的那個一樣,安全性是很一般的。不過目前3D攝像頭的成本較高,一般企業基于成本方面的考慮一般都選用2D的人臉識別系統。
3D人臉是在2D人臉識別的基礎上加入了立體深度感知信息,從而讓機器同人類一樣具備三維感知的能力。3D人臉識別與2D人臉識別相比具有的優勢如表1所示。
表1:3D圖像相對于2D圖像識別的優勢。(電子發燒友繪制)
目前3D人臉識別技術也分為多種,有雙目成像、3D結構光、ToF和雙目散斑結構光等技術,其各自的優缺點如表2所示。
表2:四種3D人臉識別技術的性能對比。(電子發燒友繪制)
根據Yole統計的數據,3D人臉識別應用市場規模到2023年將增長至185.2億美元,2017年至2023年的年復合增長率將達44%,其中消費、汽車和工商業為其主要應用領域。
圖3:Yole認為3D人臉識別應用市場將會快速增長。(數據來源:Yole)
國內終端廠商華為也在Mate 20 Pro采用了3D結構光技術。通過3D深度感應技術,捕捉面部立體特征數據,從而準確低記錄人臉信息,達到更快速地進行準確識別。其3D 結構光的原理,是Mate 20 Pro 在錄制人臉數據時,前置的散斑投射器,將 30000 個不可見的小光點,投射到人臉的各個特征結構上,以獲得面部深度信息;同時紅外補光燈開啟,獲得人臉的特征信息。系統再通過紅外相機拍攝和分析這些信息,從而獲得精準的人臉數據。
圖4:華為Mate20pro的3D人臉識別系統。
每次需要解鎖時,手機會通過紅外相機、散斑投射器和紅外補光燈捕捉人臉數據,再與系統內的人臉信息進行比對,如果一致,則機主身份確認,手機成功解鎖。
此外,還有OPPO Find X、榮耀Magic 2,小米8探索版等采用了結構光技術。
不過據一些公開資料顯示,最新的華為Mate30pro則并沒有采用結構光技術,而是使用了ToF技術。
3D人臉識別模塊玩家
為了獲取3D人臉信息,結構設計和算法實現也很復雜。以OPPO Find X的結構光為例,主要光學硬件包括發射端和接收端兩個部分,還有一個Flood illuminator模組用于人臉識別之前的粗測,核心零部件包括VCSEL芯片、準直鏡頭、DOE、窄帶濾光片和紅外CMOS等。
圖5:OPPO Find X 3D結構光系統。(數據來源:SITRI,東吳證券研究所)
從中我們可以看到OPPO Find X的3D人臉識別模組來自奧比中光,奧比中光擁有3D傳感的多項核心技術,包括3D傳感系統、芯片設計、SDK等,同時它也是國內一家能大批量量產3D傳感攝像頭的廠家。從硬件綜合實力來看,奧比中光算是國內翹楚。
目前奧比中光自主研發的3D傳感攝像頭器件包括Astra、AstraPro、AstraMini、AstraS、AstraMiniS、AstraP等產品。其3D感知芯片也發展到了第三代,最新一代的產品是MX6300,該芯片支持人臉解鎖、安全支付、3D美顏、3D掃描建模等應用。
小米8探索版采用了來自以色列Mantis Vision公司的3D結構光技術。該技術與蘋果的結構光解決方案不同,卻別主要在于點陣投影器。編碼方式也比蘋果的散斑方式更快速地匹配特征點,減少了3D信息計算量,降低了結構光算法功耗。
就在前不久,國內的初創企業小鈷科技還與英特爾簽署了戰略合作備忘錄,幫助英特爾的Realsense產品落地,據小鈷科技創始人兼CEO陳俊逸介紹,小鈷科技在11個月的時間里,與英特爾Realsense團隊合作打造了7款落地產品,并預計今年還將有3到4款落地產品推出。
7款落地產品包括AlpaLook EYE深度模組,該模組與以往的Realsense攝像頭不同,無論是體積、穩定性、一致性上都有很大的提升,精度上可以達到0.1毫米的誤差。
AlphaLook 3D人臉模組,則首次集成了英特爾兩顆AI視覺芯片:英特爾RealSense與Movidius。
內置AlphaLook 3D模組的人臉識別鎖,能防止“好萊塢”級別的高度仿真3D打印/硅膠面具的偽造;對用戶3D人臉數據的強加密,注重用戶隱私和安全。同時,受益于英特爾RealSense,即使是在戶外的強光下, AlphaLook 3D人臉識別鎖也能準確識別室內和室外、低光和背光等環境,解決了人臉識別行業的巨大挑戰。為了更好地符合家庭使用場景,AlphaLook 3D人臉識別鎖可以在用戶無配合情況下兼容從1.2米到1.9米身高。
陳俊逸表示,相比其它人臉識別算法,3D雙目散斑結構光解決方案具有三大優勢:
1、在保證識別準確率的情況下,滲透15度的一個姿態完整,同時可以兼容眼鏡、墨鏡、帽子等一些飾物的影響。2、得益于雙目技術,可以不受光線影響,在室外光、暗光,還有強光下均可使用。3、精度可以提高,可以做到2D算法的誤識率的1%。
其實3D人臉識別解決方案除了硬件,算法也更為復雜,一方面,由于數據量龐大,需要使用專用ASIC進行計算,ASIC芯片也可以與主芯片集成;另一方面,識別時,人臉與傳感器距離較遠,光路中有大量的噪聲,如何去除這些噪聲對識別率的影響,算法至關重要。
目前提供3D人臉識別算法的企業也很多,比如國內的曠視科技、商湯科技,以及云從等。
結語
早在20世紀50年代,科學家們就已經開始了對人臉識別的研究,60年代開始了人臉識別的工程化應用。當時主要利用了人臉的幾何結構,這種方法簡單直觀,但一旦人臉姿態、表情發生變化,精度就嚴重下降。從2D到3D,人臉識別解決方案越來越先進,安全性越來越高,但還是希望企業要么不適用人臉識別系統,要么就使用安全性經得起考驗的解決方案,不要為了噱頭和成本的原因,采用技術不過關的人臉識別系統,這樣會害人害己的。
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