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人脸无感通行将成为未来发展主流

http://www.secu.hc360.com2019年04月10日15:11 来源:安防知识网T|T

    安防作为人工智能落地领域之一,从图像识别到车牌识别,人工智能技术的发展快速推动了人脸识别技术的进步。这两年,依托于人脸识别技术的兴起,人脸快速通行方案在市场上迅速推行。以往的人行通道解决方案一般采用刷卡、二维码、指纹等进出等传统方式来实现人员管理,必要时,还需配备大量的安保力量现场支持监管。如今,随着人脸识别技术的不断成熟,人员通行也有了很大的改变。

    2017年至2018年,人脸识别门禁和人脸识别通道闸的需求量猛增。2018年之前,人脸识别解决方案基本采用静态人脸活体检测识别模式,需要用户配合在指定检测区域抓拍人脸进行比对,快速通行的速度提升受到了一定限制。而在2018年下半年开始,动态人脸识别快速成为安防企业争相研发推出的靓点。动态人脸识别中通过在行走过程中快速抓拍人脸进对,无需停顿、等待即可实现快速通行。在2018年动态人脸活体识别市场迅速火热后,安全迅速的无感通行成了所有厂家与厂家之间的竟争大看点。

    人脸活体检测崛起

    随着动态人脸识别算法功能的逐渐完善。学校、写字楼、企业园区等场景的应用需求大量增加。针对不同的市场需求,各企业需要提供不同的产品和解决方案。

    在初期阶段,市场上销售的单目动态人脸识别大部分并不具备活体检测的功能,与此同时也暴露出了用照片、手机视频等通行的丑闻,从而促进了厂家针对活体检测功能的研发。人脸活体检测目前还处于一个发展和完善阶段。2018年,人脸活体检测的厂家投入了许多的人力、物力,终于在年底初步实现人脸活体检测功能;根据了解,国内大部分动态人脸活体检测产品,大部没有完全通过公安部三所检测的人脸活体检测算法测试,但是已经有了一级、二级的算法的产品通过并投入市场应用,相信更加成熟的高安全级别算法终将会随着研发人员的努力而问世。

    现阶段,国内动态人脸识别算法还处于成长-成熟-弥补缺陷的阶段。预计在19年下半年活体检测的动态人脸算法将趋于成熟。现在的人脸通行方案中,更高的安全性和无感通行的快速性是相互矛盾的,市面上商业应用场景基本是以牺牲部分的安全性来满足快速通行的效率来实现。

    人脸识别的应用发展

    当前,人脸识别应用主要集中于门禁、考勤和通道等领域,其他场景的应用还较为少见。以平安城市为基础的人脸识别项目,基本上为人脸算法企业主攻平台,以实现智慧城市为目标,主要面向公共安全设计,为专业的公共安全平台,当前还处于完善、探索阶段,在全国普及率还不高。

    人脸识别优势在于免接触、快速的通行,这些特点符合了现代人的快节奏生活需求。对厂商长远的市场计划来说,可以扩大市场份额,增加销售量。对选择人脸识别的用户而言,后期无需购买或者更换卡片,人脸关联后保证了通行数据的准确性与安全性,整体运维成本下降的同时提升了管理效率;对于物业来说,通过人脸识别业主可以更完美地服务业主,提升业务的舒适度和服务质量。在服务和应用优势上,这是传统的身份识别很难得到的体验。

    学校、企业大楼等场所由于人脸方案的价格成本等因素,由传统的智能卡门禁转向人脸识别还需要一定的过渡时间。人脸通道的应用在初始阶段,由于隐私问题、人脸头像的登记问题、接受的观念和使用习惯等几个方面影响,快速取代传统模式还有困难。但是目前,市场对于人脸识别的接受程度已经大于传统指纹的识别方式,加上近几年来指纹识别机一直保持市场饱和阶段,增量市场难有突破,产品销售,这两年国内需求已经呈现下降趋势。随着人脸识别产品的价格大幅降低,指纹生物识别的市场已经逐渐由人脸识别替代。根据相关统计,2018年国内第一季度指纹机的销售比2017年同期下降30%,人脸识别增长突破40%,生物识别产品系列中,指纹设备的市场占有率将逐年下降,未来二三年左右,纯指纹性产品,将会慢慢退出主流的生物识别市场,同时会被更多的应用场景所替代。过渡阶段,刷卡+指纹、指纹+人脸设备等综合应用,未来在较长一段时间内,会替代传统一卡通市场,形成过渡性综合应用,也将是整体的市场趋势。

    人脸识别设备作为门禁外围识别的补充,是综合的前端识别设备。人脸加刷卡结合应用的模式可以提高用户的安全级别,刷卡转变为刷脸,让用户更方便,体验感更强。但在初期需要添加人脸采集并下载人脸数据库到前端设备,使前端人脸库与后台管理中心同步,相对来说,比传统的刷卡方式增添了维护步骤和成本。但是,这些都拦不住人脸识别的需求逐渐上升,替代或者结合刷卡应用,在未来的几年时间,人脸+刷卡+二维码的综合需求可能会保持稳定增长。

    如何把关安全问题

    人脸识别活体检测的优势在于便捷性,除了通行和运营的便捷,还可通过深度学习算法不断的改进完善。如学校、园区中针对应用的是小孩和青少年,人脸识别设备后期只需要通过深度学习算法,使算法通过模型的不断变化而增加识别率。

    人脸应用具有优势的同时,也会有隐私泄露的风险,头像资料信息泄露可能会带来一些难以预计的后果。现阶段人脸检测的主要应用于企业以内的门禁、考勤、通道身份认证、企业内部食堂人脸支付等市场,社会化的人脸识别支付还在完善和辅助性的试用阶段,隐私泄露风险和人脸识别算法的不成熟,是其推广普及障碍。如果需要更高保密级别的隐私保护,则需要投入更多奖金,建设统一的大数据平台,实现公民人脸信息的存储隐私泄露风险保护。

    按照目前的市场应用情况来看,人脸识别的部分漏洞在某种情况下是可以理解并允许存在的。例如,在企业内部园区、企业大厦内部的门禁方面,如果有人拿着照片或者手机识别通行,肯定会被安保人员发现,与人工方式结合应用,一定程度上消除了隐患。另外,针对安全级别需求较高的区域,人工+人脸同时层层把关,例如监狱不采用动态活体检测,采用AB门控制+静态活体检测+人工验证的三种认证方式,保证了其安全可靠性;银行金库则采用双人或多人以上同时检测的授权机制,有效避免了漏洞。对活体检测方面要求比较严格的应用场景,一般会放弃采用动态活体检测,而改成静态的活性检测设备,安全级别也进一步上升,这种方案可以解决目前80%-90%的问题。对一些金融、银行、监狱等安全需求高的场所,用静态人脸识别更多的通行时间来换取更高的准确性和安全性。所以,总体来说,活体检测的漏洞在当前现阶段可以通过多种途径弥补,用户也可以容忍这种漏洞的存在。

    动态人脸活体检测算法还有很多改善的空间,自我学习的深度学习算法还在不断完善,就算有个别暂时无法识别或者误识别,也会在不断的应用中提升算法水平。相信在2019年,随着大量数据模型的累积,动态识别算法会越来越成熟,在自我学习方面的进步也会弥补差距,减少漏洞。1-2年后,差距会越少,可以在应用层面选择更好的算法来完善设备。

    针对不同的项目和场景需求,采用不同的方式和措施来弥补电子仪器检测的漏洞。未来20年,人脸将处于一个普及发展的趋势,而传统的指纹、虹膜和静脉则只在一些特殊场所使用。

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