刷脸识别技术的准确性如何?

2019-08-10 20:59:26 8

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关于刷脸识别的每一次谈话都以“它的准确性如何?”开头。这不是一个简单的问题。每个用例中有多个因素和多个变量会影响问题的答案。幸运的是,CyberExtruder以与其他人截然不同的方式接近了基于生物识别的人脸匹配的挑战。这方面的基石是我们获得专利的2D到3D转换过程,它减轻了许多可能对匹配分数产生负面影响的变量。然后在我们专有的深度卷积神经网络中进行分层,结果是一个刷脸匹配系统,它设计独特,快速准确,使用灵活,可以在未来展开,因为我们可以在从2D转换为3D时揭示刷脸我们解决没有人考虑过的问题。

在视频上执行的刷脸识别搜索呈现在受控环境中未见的难度级别,因为受试者可能长时间不存在,杂乱的背景在其他算法中产生错误的刷脸检测。受试者不仅处于运动状态,而且他们移动的方向对于刷脸匹配目的而言并非最佳。运动可能会导致模糊,这意味着算法必须通过时间跟踪人脸。繁忙的背景,光线的变化以及刷脸被物体或其他人隐藏(遮挡)的可能性使得该任务变得更加复杂。

现在添加一个场景中存在多个人的可能性,每个人都需要同时检测,跟踪和匹配。由于几乎所有视频传输和存储中都存在有损压缩,刷脸细节会降级。

我们对所有这些挑战的回答是Aureus 3D和CyberExtruder持续的高级刷脸识别(FR)技术研发计划。我们相信我们已经开发出世界上最快,最准确的刷脸匹配引擎。我们的性能优势基于我们专有的2D到3D人脸建模技术,可以减轻姿势,光照和表现的挑战,以及我们使用卷积神经网络,这使我们能够训练我们的算法以提供不断提高的性能。

但它并不只是在匹配面孔方面做得最好。我们的方法优化了3D与2D技术的竞争差异,并提供实时刷脸匹配是全帧率视频。我们的3D技术可以补偿姿势,光线,刷脸表情和模糊图像 - 这是传统FR的最大限制因素。我们的3D技术可与任何摄像机配合使用,我们可在任何地方提供最准确的刷脸跟踪技术。最重要的是,我们的软件旨在简化合作伙伴的集成。


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