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美團活體識別專利獲授權,活體識別原理是啥?

活體識別的原理是什麽?它是怎麽做到的呢?我們接下來來看壹下。

活體識別

在生活當中的壹些場景中,我們需要確定這個對象的存活性。而拍照片,面具和屏幕截屏等手段,由於是靜態的,極有可能會使用戶本人的賬戶被盜用,所以活體檢測可以保障用戶的合法權益,防止欺詐。目前活體檢測有三種,配合式活體檢測,雙目活體防偽檢測和靜默活體檢測。最為常見的方式,是讓用戶眨眼張嘴,搖頭,點頭,配合起來,驗證是否是用戶本人在測試。

而靜默活體檢測則不需要做各種動作,只需要拍張實時的照片或者視頻就可以。而系統可以對用戶發來的資料進行嚴格的檢查。而不會導致視頻有重復情況出現。

活體識別儀器

雙目活體防偽檢測。是最為高級的活體檢測方法。它的原理是人臉皮膚在不同光照條件下反射出來的光譜是不同的,可以對這些光譜進行分析。而由於每個人的人臉反射出來的光譜也具有不同,這樣就可以區別出真實的人臉以及特殊材質的人臉。這項識別技術的速度特別快。近紅外成像對光照不敏感,可以穿透墨鏡進行成像,可以防止黑客竊取用戶本人的生物特征,使用戶的賬戶免受各種形式的偽造身份信息的入侵,可以保證遠程驗證信息的安全。

活體識別

活體識別是基於算法形成的,人臉識別主要包括圖像的抓取以及人臉關鍵部位的定位,對圖像進行預處理。最後進行識別,這些識別算法是基於數據庫當中已有圖像以及編碼,得出輸入數據與已有數據的相似度,最後進行識別判定。

人臉識別算法的分類有四種,壹種是基於人臉特征點第二,基於整幅人臉圖像,第三,基於模板,第四,利用神經網絡。壹些輔助理論包括有關於光照估計模型理論,這種預處理方法是灰度矯正,在光照估計模型的基礎上再補充光照補償和光腳平衡。還有優化的變形統計矯正理論。可以使人臉的姿態趨於正常。接著是強化叠代理論,可以有效擴展DLFA人臉檢測算法。還有實時數據的識別,可以處理人臉實時數據的中間值。可以實現識別效率的最大化。

活體識別技術是人工智能當中的壹項重要的運用實踐,會越來越廣泛的普及到我們的生活中。

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