认脸的人机大战

随着刘海X的问世,刷脸时代也逐渐掀开了它的神秘面纱。在DL的助力之下的AI真是如虎添翼,它不再局限于跟人类玩玩象棋,现在它也成了刷脸时代的弄潮儿,来看看人机大战。

Round 1 - 刷脸鉴权

来自金融支付领域的蚂蚁佐罗 vs 来自海关安检的国门猎鹰

任务:识别同卵四胞胎

同卵四胞胎的识别

结果:全部识别正确,平手

分析

对于蚂蚁佐罗来说,双胞胎的鉴别也是世界级难题,刘海X也表示比较困难。而它融入了眼纹识别技术,判断正确。一方面,所谓眼纹,即眼白静脉,通过这个来区分人,有点夸张,万一头一天晚上没睡好,第二天账户里的钱就取不出来了,或者被人打成熊猫脸了,结果连银行都不认你了。另一方面,为确保安全可靠性,虹膜、声音等生物特征应该也要加上的,融合多生物特征的识别,这应该是趋势。

眼纹识别技术

对于国门猎鹰来说,她靠的是自己的经验,去甄别对象的气质、微表情和眼神。

Round 2 - 寻踪问迹

来自安防领域的格林深瞳 vs 反扒高手便衣警察

任务:五十米监控距离,食堂中100号着装统一的工人,在2分钟内对比证件照片寻人。目标对象,戴了眼镜和帽子,特意压低帽檐并避开摄像头,以便制造难度。

结果:定位正确,深瞳比反扒高手快

分析

深瞳,远距离大广角识别,10ms匹配4500万数据的能力(比对的应该是特征数据)。对于有脸部遮挡,是无能无力的,但是只要目标对象脸一旦露出来,就会被发现。

反扒高手,分析的是目标对象的体态特征、走路姿势,一般在抓嫌疑犯之前,要研究嫌疑犯的视频和生活照等,以便学习提炼这些特征。

展望

多信息融合下的识别会让AI更精准,技术发展如此之快,让人有些结舌。像反扒高手、国门猎鹰,他们是怎么识别的,靠的是动态的体态,微表情、气质等,这是更上一个维度的抽象,虽然目前AI还做不到,不过相信以后的发展,一定会超越人类的。

话说,这些实验的设计,也很精巧,提炼抽象出难点,放大难点进行相应设计,倒是和边界值测试的思路有点类似。

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