「刷耳識別」解決戴口罩刷臉問題,準確率高達99%

口罩暫時摘不下來,人耳識別可能會更方便?

後疫情時代,人們依舊需要帶著口罩,衛生意識也大有提升,同時也因此愈發需要高效的身份驗證措施。人耳識別,聽起來是一項不錯的選擇,並且有著獨特的優勢:被動、無接觸、非侵入式,且不涉及任何表情。

在佐治亞大學的一項新研究中,研究者們提出,人們有望在不久後讓人們用耳朵進行識別,而不是用人臉或指紋。

論文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9887947

該研究的主要作者、佐治亞大學工程學院副教授 Thirimachos Bourlai 談到,人耳是少數能隨著時間的推移而保持相對不變的身體部位之一,所以它可以替代需要面部或指紋識別的技術。據此,Bourlai 的團隊開發的人耳識別系統可以準確驗證個人身份,其準確率高達 99%。

Thirimachos Bourlai

Thirimachos Bourlai

耳朵對每個人來說都是獨一無二的,就像指紋一樣。研究者表示,即使是同卵雙胞胎的耳朵也有差異。還有一個好處在於,除了耳垂會隨著年齡的增長而下降以外,人耳不會像人臉一樣變老。

人耳識別軟體的工作原理與臉部辨識類似:當人們換了新手機,必須註冊自己的指紋或人臉以便機器識別。新設備通常要求使用者反覆將手指放在傳感器上,以獲得指紋的完整「圖像」。臉部辨識技術依賴於使用者在攝像頭前以特定方式移動面部,以便設備有效地捕捉他們的面部特徵。Bourlai 提出的人耳識別演算法的方式相似。

基於深度學習的耳朵識別系統概述

基於深度學習的耳朵識別系統概述。

Bourlai 說:「手機會捕捉一個人的多個身份樣本,這些圖像會暫時保存在你的設備中。就像你必須使用活體指紋來解鎖手機,並將其與你的註冊指紋進行對比一樣,你必須使用活體的耳朵來解鎖。」

Bourlai 還說,這實際上並不是第一次將人耳識別用於安全驗證。「有許多獨特的方法可以利用其他傳統方式來識別個人,例如通過人臉、指紋和虹膜。人耳識別,聽起來就令人興奮,我們需要多多討論它的好處,儘管在捕捉自己的耳朵圖像方面還存在挑戰。」

在設置生物識別設備時,演算法會採集一個人的多個身份樣本,如面部圖像或指紋,並將其記錄到設備中。當使用生物特徵來解鎖設備時,它需要實時樣本來與設備上的日誌進行比較,比如臉的照片,就這項研究而言則是耳朵的照片。

Bourlai 的軟體使用一種耳部識別演算法來評估耳部掃描,並確定它們是否適合自動匹配。Bourlai 還使用了各種耳部資料集和各種耳部形態來測試軟體。

耳朵圖像質量評估工具。該資料集由 WVU 耳朵資料集的原始圖像和降質圖像的組合組成。

Bourlai 使用兩個不同的現有人耳圖像資料集測試了他的演算法。在一個資料集中,與之前的人耳識別軟體相比,系統性能從 58.72% 提高到 97.25%,而在另一個資料集中,與基線方法相比,性能從 45.8% 提高到 75.11%。

為確保該系統即使在繁瑣的圖像中也能運作,Bourlai 團隊使用受圖像噪聲因素影響的人耳圖像(包括模糊度、亮度和對比度的變化)對幾個模型進行了評估。

如上表所示,DenseNet 模型在 WVU 和 USTB 資料集中的識別性能最好,而 SqueezeNet 的 Rank-1 評分最低。

Bourlai 說,人耳識別軟體可以用來改進現有的安全系統,比如世界各地機場使用的安全系統,以及基於攝像頭的安全系統。他的團隊還計劃改進提出的人耳識別演算法,以更好地處理熱圖像,並將較暗的環境納入考慮,畢竟在這種環境下,使用傳統相機可能難以捕捉清晰的可見光波段圖像。

更多研究細節,可參考原論文。

參考連結:

https://news.uga.edu/new-facial-recognition-technology-scans-your-ear/

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