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发布时间：2017-05-18
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。人脸识别精准度到什么水平了华盛顿大学的研究团队较近开发了一个有一百万相册图片的数据集，图片来自于全世界并且可公开提供创意共享许可证，代表着690572个*特的个人。随后他们考验人脸识别团队，让他们下载数据库然后观察当必须区分有一百万种可能性的匹配时他们算法的运行效率。Google的脸部网络在其中一项测试中展现出了非常高的性能，当面对更小的图片集时，达到了近乎**的精准度，在百**测试中精准度达到了75%。一个来自于俄罗斯N-TechLab的团队在另一个测试中脱颖而出，降到73%。同样的，在这个测试中，从不同的年龄阶段中识别出同一个人依然是较难以克服的问题。其实精准度得看各家厂商的设定，还有各项业务的要求。1：1的认证上，一般都要达到99%以上的相似度，尤其是在金融领域。1：N，比较复杂，可以设置高准确率，但漏检率会增加，一般也要求95%以上。虽然人脸识别离我们的生活还是有些遥远，但是正在向我们走近。“人脸识别从跟自己比对，到跟很多人比对，较终是为了服务快速简便的ID识别的场景上。因为人脸放开了双手，也同时脱离了手机、电脑等媒介。等于人脸就是你的随时身份认证标志，可以作为身份、会员、甚至是货币的代替品。 在未来科技生活中，会有非常大的想象空间，你看阿里在支付宝里面的概念视频演示，证明支付宝一直想借助人脸来打通人跟人、人跟系统的联系。从电脑，到手提电脑，到智能手机，到穿戴智能，到生物认证。放到日常生活中，确实挺远。但是在一些特殊的场景下，正在不断的尝试，比如招行的人脸取款，医院的人脸挂号等。能真正服务我们生活，减轻我们的沟通成本的场景，应该会首先用起来。”上述从业者表示。 中博晨鹰科技发展江苏有限公司/人脸识别技术平台/人脸识别数据平台由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。