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发布时间：2017-05-11
银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗 （四）1、现在声纹识别已经比较成熟 ，关键是没有一个*的声纹库 ，现在金融机构自行搭建一个内部的库意义大吗？答：一般这种评测库都是研究机构建立，金融机构不会去建立这个库，个人认为目前意义不大。2、目前国内很多人脸识别公司的核心算法在一定情况下依赖中国香港中文大学汤晓鸥教授的算法，而不去自己独立做，这会对整个人脸识别的发展产生什么影响？人脸识别还处于飞速发展期，使用其他厂商的算法会不利于后期发展，对于市场的影响，不做评价。3、我是机器学习的初学者，请问人脸识别技术，除了机器学习的知识外，还需要掌握哪些方面的技术呢？答：计算机图像处理与模式识别的基本知识还是需要的。4、如果通过人脸扫描 3D 重建后易容可以骗过算法吗，另外深度学习算法有一个缺点体就是加一些噪点就会使识别率大大下降有什么解决办法吗，用对抗式神经网络？答：3D 重建需要的算法与设备都比较复杂，不是简单能够实现。可以通过图片预处理去噪，还可以通过有噪点的大数据进行训练来解决。5、据我了解，基于单目可见光摄像头的活体识别技术目前还不成熟，这会限制远程开户业务的应用，请问这方面您怎么看？答：目前可以采用基于动作的活体检测判断。人脸配准研究现状传统人脸配准研究和其他人脸技术类似，光照、头部姿态、表情等的变化，以及遮挡都会很大程度影响人脸配准的精度。但是人脸配准也具有自身特点，首先特征点描述了人脸的结构（轮廓和五官），人脸结构是完整稳定的，五官相对位置固定；其次，头部姿态、表情等变化造成的特征点位置变化明显。较直接被采用的特征描述符是颜色、灰度，利用肤色的不同对人脸各部分进行检测定位。 稍复杂些可选择各种纹理特征描述，如基于类Haar纹理特征和Adaboost训练级联分类器的人脸配准。以上特征描述都没有考虑特征点之间的位置关系，因此不具备维持合理的人脸结构。主动形状模型（Active Shape Models, ASM）和主动外观模型(Active Appearance Model, AAM)可以同时表达纹理和形状（shape）两种特征。二者的形状特征都由点分布模型（Point Distribution Model, PDM）来表达。图4为600张人脸图像中人脸特征点的统计分布图，红点表示各特征点的均值。图5中蓝色圈定区域用于计算响应图，红点指示实际人脸特征点位置。深度人脸配准研究从2006年开始，深度神经网络已经逐步在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等多个领域取得了**的成功，同样也给人脸配准研究带来了习习春风。学者们*再挖空心思构建各种繁琐复杂的人脸描述符了。目前学术界工业界比较认可的深度人脸配准方法有两类：级联卷积网络人脸配准(Cascade CNN) 和多任务深度人脸配准。。多任务有助于提升特征点检测定位精度。然而不同的任务会有不同的收敛速度和难度，训练难度加大。目前学界提供了两种解决方案调整不同的任务的训练进程：任务提早终止准则（task-wise early stopping criterion）和参数动态控制机制。 人脸识别数据平台厂家-中博晨鹰科技-人脸识别数据结构化平台厂家由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。