小学生用照片破解丰巢刷脸 带你读懂3D面部识别

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       近日一则丰巢快递柜被小学生用照片破解刷脸取件的新闻引起了就是 前前外国网友的关注,让我门歌词 对于人脸识别的安全性再度表示出种种隐忧。针对小学生照片“刷脸”取件一事,丰巢官方提前大选 称,“刷脸取件”是小范围推出的测试版本,已第一时间下线。



丰巢被小学上用照片破解刷脸取件

       浙江嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队向媒体爆料:让我门歌词 在一次课外科学实验中发现,倘若用一张打印照片就能代替真人刷脸、骗过小区里的丰巢智能柜,取出了父母们的货件。并且 ,小让我门歌词 们还发来了几段视频佐证。视频曝光后引发热议和质疑。

       仅凭一张照片就可不还可不可以 破解丰巢货柜的刷脸识别,这显然是丰巢并没有 采用基于3D识别的刷脸技术,就是成本较低的2D识别。目前在支付宝的蜻蜓和ipone4 华为偏离 手机型号上都并且 搭载了3D面部识别技术,比如ipone4 的Face ID,完全符合金融验证级别的安全需求。



手机顶部的3D面部识别模组

       以ipone4 和华为的手机的面部识别为例,让我门歌词 的3D面部识别功能均基于3D形态学 光技术。3D形态学 光技术目前在安全级别较高的支付场景和高端手机等均有采用。

       为了便于理解,让我门歌词 不妨把“3D形态学 光”这哪几块字进行拆分和倒叙排列成“光、形态学 、3D”哪几种关键词,可不还可不可以 让你门 更好理解其运行的逻辑。

       简单来说,这项技术通过发射具有一定形态学 形态学 的光线,投射到用户面部。再通过摄像头感知面部的散斑,从而描绘出你面部的形态学 。哪几种散斑主要反馈的是面部形态学 的层厚信息,就是 最少让你的脸建了有一个多3D模型,它是三维立体的。



3D形态学 光工作原理

       并且 光的传输时延减慢,就是 面部识别的时延可不还可不可以 达到毫秒级。一起并且 哪几种光线的点阵密度极高,描绘的面部细节富于且精准,并且 安全性极高。又并且 其采用主动发光的依据 ,不依赖环境自然光,即使在深手不见五指的午夜并能实现安全识别。

       重点在于3D形态学 光技术描绘的是3D立体模型,就是 照片、视频上呈现的其实总要你的脸,但并且 实际上还是2D平面形态学 ,自然无法破解安全级别很高的支付级3D面部识别技术,并且 从根本的逻辑上就不存在盗刷的并且 。



3D面部识别在各行各业总要发展的空间

       倘若你敢于想象,3D形态学 光技术几乎在各行各业总要发展的空间。也正是并且 前景没有 广阔,ipone4 才会在2013 年花费重金收购以色列传感器公司Prime Sense,并经没有多再 年的潜心研发,最终在ipone4 X上推出Face ID,震撼业界。

       并且 有的小伙伴就问了,哪几种3D面部识别技术,让我门歌词 的差异究竟在哪里呢?这就要谈到目前本身常见的3D识别技术,即双目测距法、TOF飞行时间法,以及3D形态学 光。

       双目测距法,即有一个多摄像头模仿人类双眼,通过不同的层厚聚焦物体,从而产生物体的层厚信息,再经过算法来实现面部识别。你這個依据 有本身严重的局限性,天黑时人眼的可视范围和视力会急剧下降,它也是没有 ,并且 先要应用于安全级别较高的支付场景。



 3D形态学 光与TOF之间的光源差异

       而3D形态学 光和TOF是目前更具优势的本身依据 ,让我门歌词 总要3D成像原理,但却各有利弊。3D形态学 光是近距离散斑整理进行3D建模,而TOF是远距离光源整理进行3D建模。就是 ,3D形态学 光更适合近距离应用,而TOF可应用于远距离。

       当然,在主流的应用场景中,谁就是会站在10米开外“刷脸”。就是 一直 引领创新的ipone4 公司在2017年发布ipone4 X人脸解锁支付的前一天,选则的是更适合的3D形态学 光技术,识别精度可不还可不可以 做到1mm以内。

       机器3D视觉的冒出,完全打开了让我门歌词 的想象空间。这项技术不仅可不还可不可以 运用在人脸识别解锁、支付等场景,还并能结合AR、5G、AI等前沿技术获得更广阔的发展空间,比如应用于扫地机器人,通过“激光建模”来获得更为精准的线路规划;结合AR技术,可不还可不可以 为你的身体建模,量身定制衣服、AR美颜瘦脸并且 是更沉浸式的AR游戏。

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