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人脸支付创业项目-钱娃娃

更新:2020-01-10 15:11 发布者IP:117.89.197.169 浏览:0次
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刷脸支付,人脸支付,扫脸支付
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在人脸识别中常见的认知误区
误区一、人脸活体的安全「率」是多少?
为什么我说安全率一个不合理的一种提问的方式呢?因为安全的标准从来就不是一个百分点的数字,它就不是率,成本才是安全唯一衡量的指标。
衡量活体检测安全标准是用时间成本来衡量的,攻破这个活体,要投入多少的成本在里面,这个攻击方法也分成技术性攻击和非技术性攻击。举例一个技术性攻击:比如有些摄像头成像的时候,会被相机的三色给吃掉,那么去调外部图像颜色的时候,让图像变成和你实际成像是一样的,如果可以完全做到一模一样的,那么算法就完全区分不出来。所以这其实是一个不合理的提问的方式。


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误区二、红外的肯定更安全
为什么大家觉得说,红外好像更安全,其实这个道理很简单,那是因为你的视觉的色彩系统不是红外的,你会觉得,这是你的视觉色彩系统不能理解的一个东西,所以你会觉得它难。
实际上对于计算机来讲,不管是红外的,还是普遍的彩色成像,对它来讲,难度都是一致的,举个例子,就是说,我们现在拍照拍到的人脸都是我们自己视觉彩色系统当中成像的方式,如果我们拍照全部都是红外的成像,那红外的攻击就会变的容易多得多。
误区三、3D的人脸识别是不是一定更准确
如果想要纯 3D 的人脸识别能够达到或者超过 2D 的人脸识别精度的话,那么 1mm这个点,是必须要突破的,也就是说,深度的精度必须要超过(或者达到)1mm 才可以有讨论的余地,目前来讲,3D 商用产品精度大概都在2-3mm 左右。所以目前 3D 只是 2D 的一种辅助,它还没有办法完全独立来承担人脸识别的功能。

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误区四、人脸关键点≠人脸特征
人脸关键点,其实是一个非常物理的模式,就是找到人脸上面的一些小点或者轮廓点,这些点我们把它定义为关键点。所谓的人脸的特征,其实只是在高维空间上的一个向量。所以说,人脸的关键点和人脸的特征其实不等价。

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主营产品刷脸支付
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公司简介钱娃娃是南京浩雀网络科技有限公司旗下品牌,总部位于江苏南京,是国内首批移动支付行业技术服务商,产品围绕移动支付收银为商家提供量身行业解决方案,涵盖了刷脸支付、智能收银系统,支付盒子,聚合二维码卡台,支付会员、卡券核销等一整套的支付服务解决方案。钱娃娃系统支持支付宝、微信、银联云闪付、翼支付等收款服务,通过几年高速发展,合作伙伴涵盖了上百个城市,合作商户突破几十万家,每天百万笔以上的交易量,几亿的交 ...
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