小米8红外人脸识别原理

2023-05-30 14:15 综合 0阅读 投稿:小编

先说结论:是不一样的。

要了解相比小米8的红外人脸识别解锁,首先我们得知道红外人脸解锁是如何工作的?

红外人脸解锁技术的核心是红外成像,目前主流的红外成像有两种:被动式和主动式。

而主动式红外成像技术,则是利用特制的红外光源主动发射红外光照射人体,接收人体反射回来的红外光进行成像,小米8 的红外人脸解锁正是基于这一技术原理实现的。

之所以小米8 的刘海看起来较宽,是因为刘海区域集成了红外照明元件、红外相机、传统前置相机、听筒以及距离感应器等诸多元器件。

小米8红外人脸识别原理图1

当你拿起手机点亮屏幕的时候,小米8 刘海里的红外照明元件会向人脸发射 940nm 的红外光,红外光接触到面部反射回来,进入 3μm 的红外相机(IR Camera)进行成像,之后小米8 会对获取的红外人脸图像进行处理,去除图像中噪声等环境信息,提取 4096 个人脸特征点,将其同已经录入手机的红外面部数据进行特征比对,匹配成功则解锁进入桌面。

小米8红外人脸识别原理图2

传统依靠前置相机的人脸解锁技术,相当于点亮屏幕时前置相机对人脸进行自拍,生成一张 2D 人脸图像同手机里存储的面部数据进行匹配解锁。小米8 的红外人脸解锁则是利用主动红外光源(红外照明元件)为面部打光,红外相机接收人脸发射回来的红外光进行成像。通俗一点讲,小米8 红外人脸解锁的过程,其实可以看做一个「补光自拍」的过程,只不过这里的「补光」是人眼不可见的红外光。

小米8红外人脸识别原理图3

红外人脸解锁有什么优势?

不受光照影响,全黑也能疾速解锁

传统的脸部解锁技术主要基于可见光图成像,存在较多缺陷。当环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际的应用环境。比如遇到侧光时出现的「阴阳脸」现象,就可能无法正确识别。

光照变化对可见光成像(上)与红外成像(下)的影响,源自网络↓

小米8红外人脸识别原理图4

当在夜晚以及其他暗光环境解锁手机时,传统前置相机人脸解锁会因为光线严重不足,无法进行有效的可见光成像,进而导致解锁成功率极具下降,甚至无法使用。

而小米8 的红外人脸解锁并不会存在这样的问题,无论是白天还是夜晚,红外照明元件始终都会为你面部「补光」,只是你看不到而已。而在小米8 的红外相机看来,你的面部和白天没什么两样。

小米8红外人脸识别原理图5

安全性更高,有效防止假体攻击

传统使用前置相机拍照的人脸解锁方案使用可见光拍摄图像,往往容易被照片、视频,甚至是3D 打印的面具解锁,安全性较低。

小米8红外人脸识别原理图6

而小米8的红外人脸解锁是使用波长为940nm左右的红外光进行成像,照片、播放人脸视频的屏幕、3D打印面具同真实的人脸对于红外光的反射特性差异很大,最终在小米8的红外相机中得到的成像结果完全不同。比如用Pad上的照片尝试解锁小米8的时候,红外光拍摄得到的图像仅仅是一个Pad……并没有任何人脸信息。由此可见,使用的红外人脸解锁技术的小米8可有效进行活体检测,安全级别较高。

戴墨镜也能解锁,既便捷也安全

由于红外光特性可以穿透墨镜镜片,被墨镜遮挡的眼部信息也可以在红外相机中正常成像,成像结果和系统录入的面部数据在特征比对时能够满足更多的特征点,安全性更高。而传统依赖前置相机的人脸解锁方案,由于墨镜遮挡眼部数据大量丢失,在同系统存储的面部信息进行特征点比对时,特征点匹配度降低导致解锁成功率下降。

小米8红外人脸识别原理图7

而目前不少依赖传统前置相机的人脸解锁手机,即使带墨镜也能解锁,是通过特征比对的过程中忽略了眼部信息来实现的。此举大大降低了人脸识别的安全性,可以说是一种通过牺牲安全性来换取用户体验的做法。

如此看来,小米8 使用的红外人脸解锁技术,比传统手机依赖前置相机的面部识别解决方案有着更高的安全性和易用性。不仅夜间可以正常使用,也能大大降低被照片视频解锁这样的风险。

这方面来说小米的优势是更安全、更快捷和适用于更多环境下的人脸解锁能力。小米8的前置面部识别是基于红外照明元件设计的,这和国内以前产品中所说的面部识别解锁是有所不同的,以前的人脸解锁是基于前置摄像头识别用户头像并存储数据,当下次在使用解锁的时候会和存储的数据进行对比并依赖内置的算法进行识别后解锁,这方面的安全性不必多说,既然是依据摄像功能,识别起来很机械,只要是用户的头像几乎都能解锁手机,而且在暗光环境下时无法识别用户头像的,有很大的制约性。小米8红外人脸识别原理图8所以以前的面部识别解锁只能说是机械性的依赖手机内存储的数据和算法机械的解锁,而小米8则是有红外元件发射红外光依据反射客户红外成像完成解锁,速度更快识别度更准确,安全性也更高。因为生物都会反射红外光,而非生物则是在没有热源的情况下无法反射红外线,这方面来说就大大提高了识别的安全性,再加上内在算法的优化,大大增加了手机的安全性和识别的准确率,即使在暗光的环境下依旧是可以准确识别用户,快速解锁。

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