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生物辨认技术近两年如火如荼,常见的生物辨认技术主要有:虹膜辨认、人脸辨认、指纹辨认、声纹辨认、静脉辨认、步态辨认等。那么,假如硬要在众多的生物辨认技术中做一个对比的话,综合技术表现和市场应用表现两个方面,哪种技术会更领先呢?
一、人脸辨认
技术简介
人脸辨认,是基于人的脸部特征信息进行身份辨认的生物辨认技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像辨认、面部辨认。
辨认率
据生物辨认产业技术创新战略联盟副理事长、清华大学教授苏光大介绍,目前基于最佳二维人脸理论的单人单张人脸辨认算法已经趋于成熟。在应用深度学习的人脸辨认技术上已经实现了一大进步。香港中文大学采用深度学习方法在LFW(LabeledFacesintheWild)人脸库上的辨认率达到了99.15%。当然,目前人脸辨认已经向三维理论发展。
辨认速度
在达到接近甚至超过人脸辨认准确率的前提下,每一张人脸大小在1KB左右。推算可知,1000万人脸的数据量可达到10GB,3亿人脸的数据量就是300GB。人脸辨认目前的算法是通过采集的人脸与数据库中的人脸数据进行比对得出结果,这样一来,人脸辨认的对比速度马上就会降下来。