采集|人脸识别—你需要的人工智能生物识别AI数据集全在这里( 三 )

●应用难点
行为特征属于高维时序特征,没有通用的方法有效提取,单个检测模型难以覆盖所有需要监测的行为。要达到多种行为的准确检测,需要多个达到一定复杂程度的检测模型,也就需要计算系统有比较高的计算能力。目前缺少有关具体场景的行为视频数据库,需要采集、制作、标注针对训练和测试的数据,数据的建立包含大量标注工作,人工标注的成本高且费时费力。
●行为识别数据解决方案
①500人驾驶员行为采集数据集:多人种、多年龄段、多时间段、多种行为(危险驾驶行为、疲劳驾驶行为、视线偏移行为);采集设备:可见光和红外双目摄像头;白天、傍晚和夜晚;标签标注准确率95%以上;可用于驾驶员行为分析等任务。②100人乘客行为识别数据集:多年龄段、多时间段、多种行为(正常行为、晕车行为、乘客困意行为、乘客遗落物品行为);可见光和红外双目摄像头;白天、傍晚、夜晚;标签标注准确率95%以上;可用于乘客行为分析等任务。
现有训练集之外,景联文科技可结合客户具体业务场景、应用领域特性,设计匹配的可用于算法模型开发、训练、拓展优化的行为数据采集标注方案。
4.虹膜识别技术

●技术特点
虹膜识别是基于对人眼虹膜图像的扫描进行身份辨识,眼睛的虹膜形成由遗传基因决定,利用虹膜的终身不变性和差异性来实现对身份的甄别。虹膜识别使用红外摄像技术获取图像的丰富细节,非接触性的特质带来更高的效率和更优质的体验。由于一个人的两只眼睛的虹膜是不同的,系统扫描一只眼睛进行身份验证识别的出错的概率为百万分之一,而同时扫描两只眼睛的出错概率更会降至万亿分之一,具有更高的准确率。
●技术难点
虹膜图像采集不同于其他识别技术,需要使用专业的设备,增加了应用成本。虹膜识别要求在较小的区域范围内采集到清晰完整的虹膜图像,摄像头的视场角一般比较小,同时对遮挡比较敏感,且系统无法在阳光直射下捕捉干净的虹膜图像,光照环境和安装布置位置对其影响较大。虹膜对用户交互配合度的要求更高,目前虹膜可支持的采集距离是1米左右,超过了距离或者被识别物体进行以一定速率进行移动时识别度就会大幅下降。
●虹膜识别数据解决方案
景联文科技可结合客户具体业务场景、应用领域特性,设计匹配的可用于算法模型开发、训练、拓展优化的虹膜数据采集标注方案。
5.指静脉识别技术

●技术特点
指静脉识别技术利用手指内的静脉分布图像来进行身份辨识,是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线特性,使用特定波长光线对手指进行照射,得到手指静脉的清晰图像。指静脉隐藏在身体内部,被复制或者盗用的机会很小安全等级高,受生理和环境因素的影响小,克服了皮肤干燥,油污,灰尘,皮肤表面异常等因素适用性强。由于脱离生命主体的手指无法使用,实现身份标识的唯一性。指静脉识别技术除了识别速度快,识别精准之外,对算力的要求比指纹高,比人脸低,对后端的处理器性能要求依赖性不强。
●应用难点
受算法限制,指静脉识别技术对手指采集区域有严格要求,如果采集和认证时的手指区域偏差较大,会在一定程度上影响识别的准确率,甚至是不能互认识。目前指静脉识别产品采用光学成像形式采集血管图像,因为设备尺寸相较于半导体指纹模组偏大,而且需要手指接触使用,冬天存在冻手影响体验的问题。
●指静脉识别数据解决方案