一項發(fā)表在“ 模式識別 ”雜志上的新研究表明，多種族面部識別系統(tǒng)可以提供比目前通常使用的結(jié)果更準確的結(jié)果。

薩里大學開發(fā)了一種3D變形人臉模型，該模型可以從不同的種族面孔“學習”，并且可以更好地識別2D圖像中的人物 - 即使一個人的外表因其姿勢，表情，光線或圖像分辨率不佳而受到影響。

許多面部識別系統(tǒng)使3D模型適合于在圖片中找到的2D面部。但是，大多數(shù)系統(tǒng)對不同的比賽使用相同的模型并忽略固有的差異。

來自薩里視覺，語音和信號處理中心(CVSSP)的團隊發(fā)現(xiàn)，使用多種族3D人臉模型可以在嘗試識別人時提高準確性。它還發(fā)現(xiàn)，當你使用被教導學習不同種族的模型時，團隊的老化效應技術(shù) - 用于在很長一段時間后識別個體已經(jīng)過去 - 更加精確。

來自CVSSP的馮振華博士的論文的主要作者說：“可以肯定的是，面部識別技術(shù)在我們的日常生活中逐漸變得越來越普遍。我們需要確保它盡可能準確，因此人們可以相信這項技術(shù)。我們發(fā)現(xiàn)我們的模型能夠理解黑色，白色和亞洲面部，在識別2D面部方面比現(xiàn)在使用的典型一體化模型更準確。“

馮博士最近因面部地標本地化工作而獲得了著名的歐洲生物識別行業(yè)獎，他是CVSSP團隊的一員，正在為工程和物理科學研究委員會籌集600萬英鎊的項目，以使面部識別無處不在。國家。

薩里大學杰出教授，CVSSP創(chuàng)始人Josef Kittler教授說：“我們相信面部識別技術(shù)將成為一種良好的力量。它將幫助我們保護我們的財產(chǎn)，為我們的數(shù)據(jù)提供更好的安全性并保證我們的安全但是，準確性問題是我們所有人都必須注意的事情，而這正是我們正在努力改進CVSSP的。

“馮博士的項目以及我們在中心所做的更廣泛的工作，重點是提高面部識別 技術(shù)的準確性，即使在相應圖像的分辨率受到損害的極端情況下，或者人們可能試圖欺騙系統(tǒng)的情況下“。