摘要:“在金融刷脸支付方面,要解决支付过程中被平面图片、照片或3D投模所攻击的可能,就可以引入3D相机,从数据源头防止攻击,全栈三维视觉技术能力可确保更加安全。”的卢深
“在金融刷脸支付方面,要解决支付过程中被平面图片、照片或3D投模所攻击的可能,就可以引入3D相机,从数据源头防止攻击,全栈三维视觉技术能力可确保更加安全。”
的卢深视创始人兼CEO户磊表示,随着3D技术日臻成熟,批量化落地生产使得成本降低,凭借更优性价比,3D视觉感知系统将成为机器标配的“眼睛”。
上周末,由深圳人工智能行业协会主办的2020深圳(国际)人工智能展上,的卢深视带来了最新3D CV相机、配合式三维人脸识别验证终端产品,展示其全栈三维视觉技术能力。
进展:国产3D CV相机已实现量产
此次会上,的卢深视展示了其自研的国产3D CV(计算机视觉)相机,目前该相机已实现量产,其中,高精度RGBD相机(标准型)可用于刷脸支付终端、银行ATM、无人货柜、地铁刷脸闸机、AR/VR、物品体积测量等场景;
的卢深视3D-Face ID智能模组可用于家庭智能门锁、智能保险柜、酒店公寓智能锁、智能门禁等场景。
在技术上,据的卢深视介绍,其三维全栈技术打通了从算法到产品的解决方案:
在三维相机方面:自主知识产权的中远距离相机,在5米范围误差小于1mm,指标超越国际3D相机巨头,且量产良率超99%。
在人脸三维重建方面:重建精度小于1mm,同等条件下精度高于苹果公司5个百分点。
在人脸识别算法方面:能够实现千万级大库、亿级大库比对,等效三维人像识别错误率小于万亿分之一。真三维比对技术,指标远超二维识别厂商几个数量级。
除此之外,数据本身的丰富度也会影响数据质量和精度,这对传感器以及相机提出了较高要求。为此,的卢深视从应用层面打磨硬件产品,推出3D CV相机。
应用:复杂光线下也能精准识别
与2D有和不同?此次会上,户磊带来了《3D CV相机,跨越规模应用鸿沟的全栈技术剖析》的主题分享。
高精度的3D人脸识别需要前期大量的数据训练,而与2D图像不同,3D图像必须依靠3D相机传感器生成高精度图像数据进行基础数据积累。
“比如,去年丰巢试图上线人脸识别取快递,但有小学生拿着打印照片破解了,因为它只用了2D。”户磊说。
除了安全,体验也在升级。户磊介绍,在更大角度情况下,可以在很复杂光线下识别,如太阳强光、强逆光、强特光、完全黑暗等情况,3D在大角度情况下,可以实现比2D人脸识别普遍大10-15度人脸角度体验识别。
再比如,在一些大场景支付当中,如轨道交通刷脸进站,面对的是千万级用户,每天都是千万级人流量,在此前提下精准识别,需要更多特征和更准确的识别率,这为3D应用创造了广泛的市场基矗
拐点:3D传感技术步入规模应用
“3D将会越来越普及,成为机器眼睛的标配。”户磊说,图像识别不仅要求拍的更清晰,还要求拍的物理色彩还原度更高,3D技术为机器精准感知提供了更丰富数据,从而更准确,或者更可靠的效果。
但不得不提的是,由于3D应用涉及到3D数据、3D库以及3D前端设备,3D设备会带来成本的增加。
户磊说,随着规模化的应用,硬件成本会大幅降低,逐步会贴近到性价比的拐点,在成本不增加,可以提供更好准确性和安全性,“至少在机器研究这件事情上可以成为普及的技术,随着应用的普及和规模化的量产,以及技术的迭代和更新,3D相机的成本已经做到和其它传感器成本非常接近”。
“如何做到更低成本?除了产业链发展和应用能够上规模之外,技术上也有可探究的地方,而且技术升级带来成本下降和应用规模成本下降是交织状态,互相推进最终跨越规模应用的鸿沟。”户磊说。
在的卢深视看来,3D传感技术及相机逐步进入“规模应用”阶段,一方面需要厂商不断打磨产品,提高用户体验。另一方面,3D视觉产业链较长且并不成熟,亟需形成业界统一标准与共识,这些标准需要覆盖:3D图像评测标准、3D相机参数标准、3D数据接口标准等。
【记者】郜小平
【作者】 郜小平
南方产业智库
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