研究表明多種族面部識別系統可提供更準確的結果

2019-06-24 11:44:14 編輯：來源：

導讀一項發表在模式識別雜志上的新研究表明，多種族面部識別系統可以提供比目前通常使用的結果更準確的結果。薩里大學開發了一種3D變形人臉

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

薩里大學開發了一種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。

許多面部識別系統使3D模型適合于在圖片中找到的2D面部。但是，大多數系統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)的團隊發現，使用多種族3D人臉模型可以在嘗試識別人時提高準確性。它還發現，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 - 用于在很長一段時間后識別個體已經過去 - 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。我們發現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創始人Josef Kittler教授說：“我們相信面部識別技術將成為一種良好的力量。它將幫助我們保護我們的財產，為我們的數據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的情況下“。

標簽：面部識別系統

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