人脸识别-你需要的人工智能生物识别AI数据集全在这里人脸识别数据集标注( 二 )

1.人脸识别技术
●技术特点
人脸识别技术可以在较低的画质、较大的偏转角度以及部分遮挡的情况下,迅速的匹配底库中的数据,实现智能化的体验。可以轻松实现毫秒级的人脸检测,支持彩色、灰度、近红外等各种图像和视频类型,支持根据证件自动录入海量数据。可以适应侧脸、部分遮挡、表情变化、发型、妆容、眼镜、复杂光照场景等变化。并且具备完善的活体检测技术,防止2D/3D的恶意攻击。
●应用难点
成像问题:摄像头需要捕捉到用户的人脸,成像质量较差的情况下,直接影响识别率。通过红外照明技术,已经可以在无感的情况下解决夜晚的人脸识别问题。随着环境的变化,戴口罩转变为典型场景,人脸识别解决大面积遮挡问题的同时会引入精度的降低。
攻击问题:面对采用照片、人脸面皮或者3D头模做的恶意攻击问题,视觉算法需要具有完整的活体检测功能,并且具备较高的精度指标。
●人脸识别数据解决方案
①2000人脸多姿态&多表情数据集:2000人每人60张多姿态照片和9张表情照片;不同性别、不同年龄段,不同光照,不同采集环境;人脸姿态、人种、性别和年龄的标签标注准确率超过96%;可用于人脸识别,表情识别、年龄检测等任务。
②1000人3D活体检测数据集:1,000人每人采集120张照片;多表情、人脸多姿态、对抗样本、多种光照条件、多种场景;标注人物id、人种、性别、年龄、人脸动作、采集场景、光照条件;可用于3D人脸识别、3D活体检测等任务。
现有训练集之外,景联文科技可结合客户具体业务场景、应用领域特性,设计匹配的可用于算法模型开发、训练、拓展优化的人脸数据采集标注方案。
2.指纹识别技术
●技术特点
人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线,纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点。指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点,从中抽取特征值,然后进行认证。指纹识别分有光学式、压敏式、电容式、电感式、热敏式和超声波式等。
●应用难点
以智能驾驶汽车应用场景为例,汽车更多的工作在是户外,每天停在外面风吹日晒,很容易会因为外面的各种因素导致车子的指纹产生不灵敏或者损坏的现象,而且把指纹解锁的设备安装在门把手内,难以保证不会遭到人为的破坏。如果把指纹识别放在传统汽车的“无钥匙进入”位置,那指纹信息首先要传送到“认证控制器”,控制器再把认证信息传到汽车的IBU模块,然后汽车的CPU再通过对比决定是否执行开门指令,运算时间会导致开车门效率大幅降低,让人觉得指纹识别不仅增加了成本,降低了安全,还制造了很多麻烦。
●指纹识别数据解决方案
①1476人真假指纹采集数据集:1476个id1337080张图像;假指纹采集材料:新型电容胶、固体胶、橡皮胶、指甲油、粘土、扫描打印、铜粉、新型电容胶等60余种;真指纹采集环境:干燥环境、湿润环境、低温环境、强光环境、不同角度、不同力度按压。
现有训练集之外,景联文科技可结合客户具体业务场景、应用领域特性,设计匹配的可用于算法模型开发、训练、拓展优化的指纹数据采集标注方案。
3.行为识别技术
●技术特点
通过人体行为识别、高精度三维人脸检测、目标轨迹跟踪、高精度微表情捕捉及非接触式生物特征测量等方式,多维度对目标行为进行检测,从而保障识别结果的精准度。以智能驾驶场景为例,通过检测追踪包括头部朝向、面部表情、视线方向、手势及肢体关键点等人体视觉特征,分析驾驶员及乘客的身份信息、意图和行为,技术需要精确检测出驾乘人员的身份、性别年龄、五官、视线方向、头部朝向、手势、肢体关节点等信息以及他们的随身物品。通过对这些关键信息的检测,状态监测技术可以应用在不同的功能上,比如:驾驶员监控、乘客监控、舱内物品检测和驾舱人机交互。

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