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发布时间：2017-05-09
生物特征识别领域的“新星”——“脑纹”识别 纽约宾汉姆顿大学科研人员研究出一种根据大脑活动来识别身份的技术。与传统身份识别技术相比，生物识别技术具有一性、稳定性和可采集性等*特优势。作为生物特征识别领域的“新星”，“脑纹”识别通过向待检测人出示特定的书面文件或图像时测量脑电波信号，分析得到特定脑纹信息，就可以对身份进行区分识别，近年来逐渐得到广泛关注和研究。早在伊拉克战争时期，美军就专门完善了“战场敌首身份识别系统”，并在对重要人物的抓捕过程中发挥了重要作用。近年来，美国*高级研究计划局启动了数十项大脑相关技术应用的项目，欧盟已正式将“人脑工程”列入“未来新兴技术旗舰计划”，用于开发先进的战场生物信息身份识别方案。 “脑纹”是基于特定脑电波信号的特征复合图。“脑纹”识别技术依靠提取人脑在浏览识记特定信息时产生的脑电波信号，进行特征提取和分析识别。作为人体*有的“身份”信息，“脑纹”将深刻改变人们生活，并在金融、信息安全、*和军事应用的身份认证领域发挥重要作用。 相比于指纹识别和虹膜识别方式，脑纹识别可避免被恶意获取，具有可取消、可更换的*特优势。脑纹技术可作为筛选恐怖分子或其他危险人物的初选方法，向该类危险人群展现诸如武器装备等敏感信息时，会产生不同于普通人群的特殊脑电波信号，而且这种信号由大脑自发产生，不可“说谎”。 利用脑纹的这一生物密码，可以作为战场身份识别的重要工具。目前，美国陆军正在加紧生物监测识别系统的研制工作，通过搜集人员的生物信息对危险分子进行快速准确判断。依托“脑纹”建立的敌我身份认知系统，将大大提升战场辨别和侦察能力，由此构建的数字化士兵系统也将成为未来智慧军营和军事物联网的重要组成部分。 什么是SeetaFace开源人脸识别引擎？区分不同的人是很多智能系统的*能力。为实现此目的，一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人，即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累，特别是近年来深度学习技术的涌现，人脸识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，成为计算机视觉领域较为成功的分支领域之一。SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块（SeetaFace Detection）、面部特征点定位模块（SeetaFace Alignment）以及人脸特征提取与比对模块 （SeetaFace Identification）。人脸检测模块SeetaFace Detection该模块基于我们提出的一种结合经典级联结构和多层神经网络的人脸检测方法实现，其所采用的漏斗型级联结构（Funnel-Structured Cascade，FuSt）专门针对多姿态人脸检测而设计，其中引入了由粗到精的设计理念，兼顾了速度和精度的平衡。特征点定位模块SeetaFace Alignment面部特征点定位（人脸对齐）在人脸识别、表情识别、人脸动画合成等诸多人脸分析任务中扮演着非常重要的角色。由于姿态、表情、光照和遮挡等因素的影响，真实场景下的人脸对齐任务是一个非常困难的问题。人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification人脸识别本质上是要计算两幅图像中人脸的相似程度，其一为注册阶段（类比人的相识过程）输入系统的，另一幅为识别阶段（即再见时的辨认过程）的输入。一套全自动的人脸识别系统在完成前述的人脸检测与人脸对齐两个步骤之后，即进入*三个核心步骤：人脸特征提取和比对。江苏人脸识别产品厂家-中博晨鹰科技-浙江人脸识别数据结构化平台由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。