Face ID güvenilir mi? Bu üç benzersiz çözüm şüphelerinizi giderebilir
İPhone X ön satışına yaklaşıyor ve yaklaşıyor. İPhone 8 kazaları devam etse de, insanların iPhone X arzusu azalmadan devam ediyor. Bunun nedenlerinden biri, iPhone X'in yaygın olarak kullanılan Touch ID parmak izi tanıma teknolojisini terk etmiş olmasıdır. Cep telefonunun kilidini açma ve ödeme kimlik doğrulamasını gerçekleştirmek için AI sinir motoruna dayalı Yüz Kimliği kullanın.
Ancak, Touch ID ile ilgili olarak, bu yılki CCTV "315" partisi yüz tanıma teknolojisinde bir boşluk ortaya çıkardı.Ev sahibi, yüz tanımayı aldatmak için kimliğinin bir fotoğrafını kullandığını ve başka bir kişinin hesabına başarıyla giriş yaptığını gösterdi. Bir süredir insanların yüz tanıma teknolojisinin uygulanması konusunda paniğe kapılmasına neden oldu Bilim kurgu filmlerinden gerçeğe yüz tanıma teknolojisi, geleneksel şifrelerden daha güçlü bir güvenlik avantajı göstermiyor gibi görünüyor.
Yarım yıl geçtikten sonra, yüz tanıma teknolojisi yetkili medya tarafından sorgulanmaktan her yerdeki uygulamalara doğru büyüdü ve yapay zeka teknolojisi geliştirme hızı baş döndürücü. Yüz tanıma neden parmak izi tanımanın yerini alabilir ve teknoloji devlerini geleceğe bahis yapmak için hiçbir çabadan kaçınmak için çeken sinir ağı teknolojisine dayalı Face ID'nin benzersiz avantajları nelerdir? CCTV "315" tarafından hedef alınacak mı? Akıllı görelilik, yüz tanıma ve Yüz Kimliği teknolojisini kısaca tanımlar ve karşılaştırır ve sizin için modern yüz tanıma teknolojisinin net bir resmini çizer.
Neden güvenlik sertifikası yolunun arkasında yüz tanıma var?
Esasen, parmak izi, avuç içi izi, iris tanıma ve diğer biyometrik teknolojiler gibi yüz tanıma, evrensellik, benzersizlik ve dayanıklılık özelliklerine sahiptir.
Parmak izi tanımanın geniş uygulama alanı, parmak izi ile alıcı cihaz arasındaki doğrudan temas ve fotoelektrik dönüşüm doğruluğunun iyileştirilmesinden kaynaklanmaktadır.Aynı zamanda, daha küçük parmak izi alanı ve daha net doku, veri toplama ve tanıma sürecini nispeten kolay bir şekilde gerçekleştirmektedir.
Diğer biyometrik teknoloji türleriyle karşılaştırıldığında, yüz tanıma "boşluk" veri toplama daha fazla parazit ve daha zor işlemeye sahiptir. Bununla birlikte, aşağıdaki üç önemli avantajı nedeniyle, giderek daha yaygın bir şekilde kullanılmaya başlandı ve güvenlik sertifikasyonunun ana gücü haline geldi.
1. Tanıma süreci dostça. Parmak izleri, avuç içi izleri ve iris kullanarak tanıma, algılama cihazıyla doğrudan fiziksel temas gerektirir Yüz tanıma, temassız bir tanımadır ve görüntüler havada otomatik olarak toplanır, bu da uygulaması kolaydır.
2. Rahat ve hızlı. Veriler, sıradan bir kamera veya üç boyutlu bir tarayıcı kullanılarak toplanabilir ve tanıma genellikle milisaniyeler içinde gerçekleştirilebilir. İstatistiklere göre cep telefonu kullanıcıları günde ortalama 80 defa telefonlarının kilidini açmak zorunda kalıyor.Yüz tanıma kilidi açma fonksiyonu ile kilit açma işlemi büyük ölçüde basitleşecek.
3. Sağduyu ve iyi etkileşim doğrultusunda. Yüzü algılayıp ardından kimliği belirleyerek, insanların yaşam alışkanlıkları ve bilişleriyle tutarlıdır ve tanıma sonucu daha basit ve sezgisel olarak görülebilir ve daha evrenseldir.
Her türlü fantezi tanıma teknolojisinin arkasında, 2D veya 3D tanımadan başka bir şey yok
Mevcut yüz tanıma teknolojilerinin çoğu, yüzün bir düzlem görüntüsünü toplayan ve bir dizi özellik değeri oluşturmak için görüntüdeki özellik noktalarına dayanan iki boyutlu tanıma teknolojisidir ve ardından her bir tanıma, ilk girdiyle aynı olacaktır. Özdeğerler karşılaştırılır ve belirli bir doğruluğa ulaşırlarsa eşleştirme başarılı olur.
Aydınlatmada, duruşta, yaşta vb. İki boyutlu tanıma değiştiğinde, tanıma etkisi ideal değildir. Aynı zamanda, düşük güvenlik de onun doğal eksikliğidir.Bir fotoğrafın geçmişi aldatması nadir değildir, daha sonra tanıtılan çok açılı tanıma ve yüz ifadesi tanıma bile güvenliği sadece biraz iyileştirir, ancak gerekli değildir. değişiklik.
Üç boyutlu yüz verileri, iki boyutlu yüz verilerine göre uzaydaki yüzün özelliklerini daha iyi vurgulayabilir.Açık bir uzamsal şekil temsiline sahiptir ve iki boyutlu verilerden çok daha fazla bilgiye sahiptir. Bu özellikler, bir dereceye kadar basit ve etkili olabilir. Farklı yüzleri ayırt eder, tanıma daha üç boyutlu ve daha doğrudur.
Akıllı görelilik istatistiklerine göre, mevcut üç boyutlu yüz tanıma yöntemleri esas olarak aşağıdaki dördü içerir.
1. Hava sahası eşleşmesine göre. Bu tür bir yöntem, özellik çıkarımı olmaksızın nokta bulutu verilerini girerek doğrudan eşleştirme işlemini tamamlayabilir. Örneğin, önce yüzün ifadeden daha az etkilenen kısımlarını (burun gibi) çıkarın ve ardından yüzeyin üç boyutlu yüzüyle eşleştirmek için algoritmayı kullanın.
2. Yerel özellik eşleşmesine göre. Etkili yerel geometrik özellikler, üç boyutlu yüz yüzeyinden çıkarılır, yüz derinliği verileri özellik noktaları kullanılarak hizalanır ve ardından, eşleşen tanıma için yeni bir özellik vektörünü sentezlemek için burun alanı, göz alanı ve simetri alanından üç eğri çıkarılır.
3. Genel özellik eşleşmesine göre. Üç boyutlu yüzü bir bütün olarak düşünün ve bütüne dayalı özellikleri çıkarın. Derinlik görüntülerinin kullanımı, üç boyutlu yüz verisinin ortogonal olarak yansıtılması ve ardından iki boyutlu yüz tanımada çeşitli yöntemler kullanılarak gerçekleştirilebilen yöntemlerden biridir.
4. Çift modlu özellik eşleştirmesine dayanır. Tanıma için iki boyutlu doku ve üç boyutlu geometrinin iki özelliğinin birleştirilmesi. Füzyon sonrası bilgi daha zengin olduğu için araştırma değeri daha fazladır, ancak gerçekleştirilmesi daha karmaşıktır.
Güçlü 3D tanımanın da birçok kusuru vardır
Üç boyutlu yüz tanıma, makinenin yüzleri otomatik olarak tanıması için yeni bir açı sağlar.İki boyutlu yüz tanıma ile karşılaştırıldığında, bariz avantajları vardır.Ancak, akıllı görelilik birçok zorlukla karşı karşıya olduğuna inanır.
1. Işık değişiklikleri. Kamera sensör cihazı yüz görüntüsünü topladığında, dış ortamdaki aydınlatma değişikliği ve çekim açısı sorunu nedeniyle toplanan görüntünün farklılaşmasına neden olacaktır.
2. İfade faktörleri. Kişilerin farklı ifadeleri, yüzün bazı organ ve kaslarının pozisyon ve dokusunda değişikliklere neden olacak, bu da tanımada zorluklara neden olacaktır.
3. Duruş değişiklikleri. Yan yüz, baş yukarı, baş aşağı eğik, baş aşağı gibi çeşitli pozlara sahip yüz resimlerinin de algılanması ve tanınması zordur.
4. Gölgeleme faktörleri. Yüzü örten maskeler, güneş gözlükleri, şapkalar, eşarplar ve diğer giysiler veya sakallar, makyaj ve diğer faktörler de tespit ve tanıma sürecini zorlaştırabilir.
5. Yaş faktörü. Yaşlandıkça, yüz cilt dokusu, şişmanlık ve zayıflık, yüz özellikleri vb. Değişecek ve numune kitaplığındaki verilerin geçersiz olmasına ve tanıma sisteminde zamanlama sorunlarına neden olacaktır.
6. Yüksek bilgi işlem gücü gereksinimleri. Büyük miktarda yüz verisinin toplanması, modellenmesi ve analizi için, cihazın paralel hesaplama gücüne ve el cihazına entegre üç boyutlu tanıma modülünün hesaplama gücüne daha yüksek gereksinim vardır.
Face ID'nin üç sihirli silahı: kızılötesi, üç boyutlu, AI çekirdeği
Apple, 3B yüz tanımanın yukarıdaki altı büyük teknik problemini çözmek için benzersiz bir çözüm sağladı: veri toplama ve modelleme yeteneklerini iyileştirin, yapay zeka sinir ağı birimlerini artırın ve akıllı tanıma ve paralel hesaplama yeteneklerini iyileştirin.
1. Kızılötesi indüksiyon sistemi. Görünür ışık değişikliklerine neredeyse duyarsızdır.İnsan yüzlerini gece veya gündüz farketmeksizin akıllıca algılayabilir ve sıcaklığa duyarlıdır. Vücut ısısı olmayan fotoğraflar veya maskelerle Face ID'yi kandırmak zordur.
İPhone X'in "Qi Liu Hai" içindeki nokta vuruşlu projektör çıplak gözle görülemeyen 30.000 kızılötesi nokta ışık kaynağı yansıtıyor.Kızılötesi mercekle kızılötesi fotoğraf çekiliyor Fotoğraftaki yer değiştirme ve deformasyona göre yüz analiz ediliyor. Alan bilgisinin derinliği. Aynı zamanda, mesafe sensörü nokta matris projektörü ve kızılötesi lensi açıp açmayacağınızı belirlemek için belirli bir aralıkta algılanacak bir nesne olup olmadığını tespit edecektir. Karanlık ve ışıksız bir ortamda, sel ışık sensörü öğesi, Face ID'nin daha iyi çalışmasına yardımcı olmak için dışarıya görünmez bir kızılötesi ışık kaynağı yansıtır.
2. 3D modelleme teknolojisi. Şu anda, Samsung, Alipay, vivo X20, Xiaomi Note 3 vb. Sıradan fotoğraflarla kırılması daha kolay olan "2D tanıma şemasını" kullanıyor. iPhone X, özellik noktaları olarak 30.000 kızılötesi nokta ışık kaynağı yansıtır ve tanıma için bir 3D yüz modeli oluşturmak için yüzün derinlik bilgilerini birleştirir, bu da tanımanın doğruluğunu ve güvenliğini büyük ölçüde artırır. Sadece iki boyutlu fotoğraflarla Face ID doğrulamasını geçmek artık mümkün değil.Gerçekçi bir 3D yüz modeli yapılsa bile hassas veri karşılaştırma ve ek göz algılama testini geçemez.
3. AI ünitesi ile donatılmış biyonik çip. Yapay zeka, en son teknolojinin şu anki sınırı ve Apple bu sefer yine önde. A11 biyonik yongası, önceki nesil yongaya (A10) kıyasla görüntü işleme kapasitesinde yalnızca% 30'luk bir artışa sahip olmakla kalmıyor, aynı zamanda bir sinir ağı motorunu entegre ederek Apple'ın bir AI sinir ağı birimi ile donatılmış ilk mobil yongası oluyor.
Yapay zeka sinir ağı birimi, temel olarak makine öğrenimi görevleri, insanları, yerleri ve nesneleri tanımlamak, yüzün farklı bölümlerinin konumunu ve mesafesini hesaplamak, kullanıcının kendisi olup olmadığını belirlemek ve yüz görüntüsünü öğrenebilmek için kullanılan saniyede 600 milyon işlem Gizli yasaların ve kuralların bazıları Face ID için güçlü performans desteği sağlar.
Erken yapay zeka öğrenme algoritmalarının tanınma başarı oranı genellikle yüksek değildir ve insan gözünün tanıma yeteneği ile hiç karşılaştırılamaz. Evrişimli sinir ağı teorisi, yüz tanıma için güçlü teknik destek sağlar.
Yerel bağlantı, ağırlık paylaşımı ve havuz örneklemesi yoluyla, sinir ağının ağırlıklarının sayısı büyük ölçüde azaltılır, ağ modelinin karmaşıklığı azaltılır ve devasa 3B yüz verilerinin hızlı işlenmesi gerçekleştirilir. Aynı zamanda, yüz görüntüsünün yakınlaştırma, döndürme, çevirme ve diğer deformasyonlarının tanınmasında daha sağlamdır. Şu anda, derin öğrenme sinir ağına dayalı yüz tanıma teknolojisi neredeyse% 100 doğruluk sağlayabilir ve insan gözlerinin tanıma doğruluğu yalnızca% 97,53'tür.
Apple, güvenlik düzeyini daha da iyileştirmek için bu sinir ağı sistemini eğitmek için 1.000.000.000 fotoğraf kullandı. Bu nedenle Face ID, gelecekte fotoğraflar veya kalıplar tarafından aldatılmamalarını sağlamak için yeterli sayıda yüzü "biliyor". AI birimini kullanarak, kullanıcının yüzünün görünümünü ve ifadesini sürekli olarak öğrenebilirsiniz.İlk yüz bilgisi toplandıktan ve girildikten sonra, zaman geçtikçe, gözlük taksanız veya sakal bıraksanız bile, Face ID yine de yapabilir Sizi tanımaya devam edin ve tanıma oranını sağlamak için tanıma modelini yeni verilere göre sürekli olarak kalibre edin.
Face ID gerçekten güven verici mi?
İPhone X'in resmi lansmanının geri sayımı gibi kötü haberler de gelmeye devam etti.Bazı analistler, 3B algılama sistemi yapılandırılmış bir ışık sistemi, bir uçuş süresi sistemi ve bir ön kameradan oluştuğu için yapının çok karmaşık olduğunu ve verim oranının çok düşük,% 10'un altında olduğunu belirtti. , 1 milyon adetlik ilk partinin üretimi Aralık ayına kadar ertelenecek.
Verim oranına ek olarak, kullanıcılar iki performanstan fazlası olmayan Face ID, tanıma hızı ve tanıma doğruluğu konusunda endişelidir. Apple'ın Touch ID'si ilk göründüğünde, yavaş tanıma hızı nedeniyle uzun süre geniş çapta kabul görmedi. Face ID'nin işlemesi gereken 3B yüz verisi miktarı, doğal olarak Touch ID'ninkinden çok daha yüksektir, ancak daha güçlü A11 işlemcisi ve entegre yapay zeka sinir ağı birimi biyolojik motoru ve sinir ağı tabanlı algoritmalar sayesinde, Mevcut bakış açısından, Face ID'nin tanıma hızı, Touch ID'ye kıyasla büyük ölçüde iyileştirilmelidir ve yanıt hızı daha hızlıdır.
Face ID'nin tanıma doğruluğu, iPhone X'in güvenliğinin anahtarıdır. Bu bağlamda, önceki iki boyutlu tanıma teknolojisi açıkça üç boyutlu görüntülemeye dayalı Face ID ile karşılaştırılamaz. Genel olarak kullanıcılar tarafından kabul edilen Touch ID parmak izi tanıma ile karşılaştırıldığında, güvenlik kamuya açık verilerden çok daha iyi hale getirilmelidir.Ancak, kullanıcıların çoğunu tatmin edip edemeyeceğimizi ve şikayet alıp almayacaklarını bekleyip görmemiz gerekiyor.
[Titanium Media Author: Akıllı görelilik (mikro kanal kimliği: aixdlun), metin / Prairie Knights]
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
