先人一步, 玩转AI

人脸识别对比其他生物识别技术,具有不用主动配合、识别准确率高、响应速度快、用户体验好等优势

随着计算机技术的不断发展,一项新的生物识别技术开始展露头角。


没错!就是人脸识别技术,那么除了人脸识别外还有哪些生物识别技术呢?我们一起来了解下吧!

timg.jpg

目前,除了人脸识别,还有指纹识别、眼纹识别、指/掌静脉识别、耳廓识别、虹膜识别、表情识别、掌纹识别、声纹识别、步态识别、笔迹识别、视网膜识别等等。身体上的很多生物信息都可以用来识别,通过技术、传感器等等方法,识别方式可多达上千种,目前业界正在开发的大约为三百种,还很有限。比较成熟且应用广泛的是人脸、指纹和虹膜。


人脸识别、指纹识别、虹膜识别、眼纹识别各自的优缺点


人脸识别

优势是用户体验好,不需要用户刻意配合;同时支持姿态、光照、遮挡、带帽、口红等方面的人脸十倍,如果说他的缺点,对于两张长相极端相似的脸,人脸识别技术有可能识别不出,不过云识客人脸识别拥有“毫秒级”响应速度,十万级人脸底库识别准确率超过99.98%,超过众多一线人脸算法公司,可为应用落地稳定性保驾护航。


指纹识别

指纹应用最广泛,技术也相对成熟,但应用上有局限性,一是少数人指纹比较差(磨损、受伤等);二是指纹会被复制,存在安全风险;三是在手出汗等特殊情况下,会影响到识别;四是采集指纹需要对象的配合,便捷性差一些。


虹膜识别

准确度高,唯一性强。不足在于需要用户主动配合,并且对硬件的要求比较高,需要有虹膜摄像头。


眼纹识别

准确度与唯一性和虹膜识别相当,但对硬件没有特别要求,普通摄像头即可。不足在于眼纹识别需要用户主动配合,用户与采集设备之间的距离、光源等(在一些光线下,眼球会反光,从而影响识别)要求都比较高,从而影响用户体验。


人脸识别技术复杂度远高于其他生物识别技术,人脸识别技术更为复杂,背后算法体系复杂,还需要结合人机交互理论、大数据等技术和手段,形成一个综合的融合决策体系。