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2015-08-24

我都分不清雙胞胎,Windows Hello 是怎么做到的?

雙胞胎可以辨別,那「韓國選美大賽」呢?

知乎上有個「韓國選美大賽,面部識別系統能夠辨別嗎」的問題,這個問題是面部識別的「終極問題」。不過,你還記得微軟小冰能辨別圖片美丑,還能吐槽的功能的新功能嗎?(做圖像識別技術的小伙伴說,小冰的技術屬于卷積深度學習神經網絡,能識別圖像里的物體是什么種類的物體,而不能識別這個種類的個體是誰,兩者的區別很大)其實微軟發布的 Windows 10 系統應引入了許多新特性,其中比較受關注的是 Windows Hello,使用人臉識別作為密碼訪問賬戶,最強的是它可以區分出雙胞胎的不同,并全數避免誤識別(就算親哥我也不讓你用我的電腦!)

                                                                                          

人臉識別的困難在于面部的相似性及易變性,由于個體之間的區別不大,人臉的結構相似,外觀不穩定,不同角度、不同光照、不同遮蔽物等讓人臉識別變得困難重重,是目前人工智能領域最困難的研究課題之一。

澳大利亞網站 The Australian 邀請了六對(五對女性,一對男性)來自墨爾本和悉尼的雙胞胎參與了 Windows Hello 人臉識別能力的測試。被測試的雙胞胎的其中之一要通過該設備進行 Windows10 賬號注冊(包括面部信息采樣),然后雙胞胎的另一方將通過直接「刷臉」的方式驗證該系統的安全性。

面部識別作為 Windows Hello 的重點項目,錯誤識別率僅為 10 萬分之 1,拒絕識別率為 2%-5% 之間。此項技術需要用三個攝像頭,一個是嵌入顯示器上的 Intel RealSense 攝像頭,另外還包括一個普通攝像頭和 3D 攝像頭,檢測圖像,探測熱量和深度檢測,對人臉進行識別。

測試的中有一對雙胞胎通過了,這樣的結果意外嗎?其實計算機進行人臉識別的方式有很多種,有 2D 和 3D 之分,現階段主流的算法都是通過計算眼睛,鼻子,嘴角的大概二三十個錨點的相互的幾何關系來生成每個人臉的特征,用這些特征來做識別。雙胞胎的人臉特征之間的差異有的差異大,有的差異小,能不能分辨主要看相機的分辨率和算法的精度,并不保證每對雙胞胎都能區分:假設用一個生物識別傳感器是 98% 的話,就是 2% 的出錯率,三個一起用,出錯率是 2% 的三次方,就是百萬分之 8,也會存在有一定幾率失誤(粗略的,實際用起來可靠率會比這個假設更高)

不過,Windows Hello 的目的并不是僅僅作為登陸這么簡單,它將成為你的「微軟護照」,作為統一的登陸程序登陸你的程序和網站,取代原始密碼,這其中包括 Google、聯想、三星和芯片制造商高通等都在積極加入,隨著 RealSense 攝像頭在市面上的普及,以及微軟未來在軟件應用、服務、網站等開啟 Windows Hello 功能,刷臉時代說不定已經快來了。

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