美颜知乎 整容知乎

时间:2021-07-25 16:15:58 作者:admin 15304
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美颜相机到底有多强?

画不多说,如图所示

如果没有美颜相机功能,还会有那么多自信的女主播吗?

美颜效果确实好,一打开美颜都是很自信的,让人心里非常自信

有了强大的美颜,你还惧怕岁月这把杀猪刀吗?

强大的美颜,只能骗骗素昧平生的网友。满足一下自己的虚荣心。美颜骗不了岁月,见不得光!

所以我从不美颜,宁要頁实丑。不要虚假美。

刷脸支付引入“美颜”功能,会影响人脸识别准确性吗?

谢邀,正好近期我们也正在自研人脸识别,部分产品也要接入阿里的刷脸支付功能。说一下个人浅薄的意见:

刷脸支付的难点

支付行业经历银行卡时代和移动支付时代后,现在开始进入生物支付时代。生物支付就是利用人的生物特性如:指纹、脸、静脉、虹膜、声纹等生物特性代替传统的密码支付模式。2019年蚂蚁的“蜻蜓”、微信的“青蛙”开启刷脸支付热潮。

刷脸支付是2013年由芬兰公司首次推出的创新型支付技术,大面积使用是在2017年iPhone X推出了刷脸解锁和刷脸支付以后,正式进入大众的视野。刷脸支付是应用了AI技术 云服务技术 双摄像头3D结构光生物识别技术相互结合所形成的技术应用。

阿里的刷脸支付用的摄像头是蚂里奥的,蚂里奥是蚂蚁金服和深圳奥比中光合资的企业,所用的摄像头属于3D结构光摄像头。

该技术实现的难点有:

a. 活体检测和人脸防伪

要能抵御照片或者视频的攻击,毕竟涉及到钱的问题,级别要能达到金融级别的安全。活体检测常见的方式有:

  • 摇头晃脑配合式

  • RGB可见光活体检测

  • NIR近红外活体检测

  • 3D结构光活体检测

从实现难度及安全性上来说,3D结构光具有先天的优势,可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。这也是微信的刷脸支付落后于支付宝的原因,主要难点在于3D深度摄像头没有搞定。

b. 搜索速度优化

很多时候都会要求用户输入全手机号,或手机号后四位,以缩小用户搜索库大小,实际上这是比较影响体验的。为什么要做这一步操作呢?因为这是1:N的模型,你往摄像头前面一站的时候,他不知道你是谁,需要到人脸库里面去搜素,你跟谁比较像,也就是确定你是谁的问题,然后再从你账户上扣款。对于支付宝来说,这个N特别大,那么通过输入手机后4位,明显降低了搜素范围,从亿级别一下子降低了万级别的,这样人脸比对速度就比较快了。

c. 环境因素(光线)

我们曾经在做一款人脸考勤设备时,光照很影响人脸比对,所以需要做补光操作。用户脸部会发生角度偏大,遮挡,光线不可控等问题,都会影响到准确性。

刷脸支付“美颜”可能实现的方式

从技术实现上分析,我个人认为他有两种实现方式:

a. 虽然前端显示的时候,是显示的美颜图像,但他还是拿原始的数据与人脸库进行比对。也就是从摄像头里面读到的数据,copy了一份去做美颜的显示,真正比较的还是原始数据。

b. 如果美颜的程度比较低,仅仅去变白,去个皱纹撒的,这个是不影响判断的。美颜到连他妈都不认识了,同时还是拿美颜的人脸特征数据与人脸库里面的特征数据进行对比的话,还是会影响到准确性的。

人脸识别的困境

但现在阿里和腾讯都正在进行跨人种、年龄识别技术。有时在一个人种上训练好的模型,换到另外一个人种上就歇菜了。

百度和腾讯都推出了人脸寻亲的案例,通过小时候的照片,跨越20多年后,还能匹配上。这项技术的必要条件是需要建立一个足够完备的跨人种,跨年龄的人脸数据库。不过建立这样的一个数据库是存在不小困难的,尤其在国内的话,是以汉族人为主,同时跨年龄的人脸数据库也比较难收集,需要不短的时间跨度。

我想在经过几年的发展,有了大量的数据,就可以训练出更好的模型,小孩丢失寻亲将会大范围的运用。

大家记得关注我哦,给你好看的AI知识和IoT知识,同时欢迎大家在评论中发表不同意见进行探讨。

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