南北德信门业经营部(多图)-硚口动态人脸识别

人脸验证

比如 FaceID 人脸解1锁，iPhone 事先存了一张用户的照片（需要用户注册），这张照片变成了转换成了一连串特征数值（即特征空间里的一个点），用户解1锁时，手机只需要对比当前采集到的脸和事先注册的脸在特征空间里的几何距离，如果距离足够近，则判断为同一人，如果距离不够近，则解1锁失败。距离阈值的设定，则是算法工程师通过大量实验得到的。

通常采取三种应对措施，使人脸识别系统能正常运作：

1. 工程角度：研发质量模型，对检测到人脸质量进行评价，质量较差则不识别/检验。

2. 应用角度：施加场景限制，比如刷脸，人脸闸机，会场签到时，动态人脸识别，都要求用户在良好的光照条件下正对摄像头，以避免采集到质量差的图片。

3. 算法角度：提升人脸识别模型性能，在训练数据里添加更多复杂场景和质量的照片，以增强模型的抗干扰能力。

准确性高:人脸识别服务在多个国际公开竞赛中刷新纪录，人脸比对在 2017 年的LFW 测评准确度高达 99.80%，人脸检索在 MegaFace 竞赛 100 万规模中首1选识别率 83.29% 排名一，识别准确率业界领1先。

应用广泛国内一家在***行业全量上线，已应用于众多***、***和市政的开1户、密码修改、绑卡等场景，核身数据，差错率低于百万分之一。