采用3D感知、AI深度计算的下一代超低功耗人脸识别技术
面部识别越来越受新型门禁控制系统青睐,这一转变在新冠病毒肆虐全球之前就开始了,随着市场转向“无触控”系统,进一步加强了这种转变。一款采用更新、更高水平的技术扩展面部识别功能的新型面部识别平台横空出世,满足访问控制行业对面部识别技术日益增长的需求。
新系统平台的核心是性能优异的超低功耗真 3D 感知技术,可用于人脸深度图生成,并安装在小尺寸访问控制系统中。
新性能包括防欺骗(防止使用已授权用户的人脸照片通过门禁)和反尾随(防止未授权人员尾随已授权用户进入),这些功能可迅速实时运行,即使在光线不好时也不受到影响。该系统使用“真 3D 感知”技术,它采用单摄像头加结构光 3D 感知技术,而不是双目立体视觉或基于红外活体检测的方法。
人工智能视觉处理和3D感知技术
命名为“Janus”的新平台集合了Ambarella、Lumentum 和 ON Semiconductor 三家公司的人工智能视觉处理、3D 感知技术和 RGB-IR CMOS 图像传感器技术。简单来说就是 Lumentum 高可靠、高密度的 3D VCSEL 结构光发射器与 ON Semiconductor 的 RGB-IR CMOS 传感器及 Ambarella 强大的人工智能视觉系统芯片(SoC)的诸强联合。
Ambarella、Lumentum 和 ON Semiconductor 三方的技术团队一起合作,将各自技术的优势融入到这个参考设计里。
Janus 平台可为各企业的 OEM 产品团队和技术团队提供功能齐全的参考设计实施方案,便于客户将其用作自己产品的基础设计方案。为了适应产品规格和定位,技术团队通常会根据所选择的各种第三方硬件组件来定制产品。他们还可以在平台上集成自己的软件、算法以及后端系统集成。这种方式的优势是:制造商可以快速推出独具优势的新一代产品。
用于人脸识别的3D深度信息
一般来说,制造商通过使用功能齐全的平台(如由Ambarella、Lumentum 和 ON Semiconductor 联合开发的 Janus 平台)参考设计的产品进入到市场只需要 9 个月到 1 年的时间。
Janus 平台利用结构光发射器生成的 3D 深度信息进行面部识别,识别准确率高达 99% 以上。基于 2D 图像的传统解决方案容易发生错误并受到黑客攻击,而 3D 感知可提供更高级别的安全防护,如同智能手机采用深度摄像头进行面部识别。3D 面部识别也可以显著减少二维面部识别解决方案存在的性别和种族偏见等问题。
Janus 平台也适用于设计开发商用/家居智能锁:其特有的单摄像头 3D 感知解决方案可帮助 OEM 厂家降低生产制造能力难度和生产成本,其超低功耗的边缘计算可以有效延长电池待机时间,从而降低维护成本。
视频监控和访问控制
Ambarella 营销总监 William Xu 表示,Ambarella 已看到无接触的访问控制,以及其与视频监控系统的集成将成为推动产业创新和市场增长的大趋势。视频、机器视觉和 3D 感知三者合一,不仅能解决安全监控问题,也可以提高用户体验及公共卫生水平。
主流的访问控制 OEM 厂商日益趋向于集成使用视频监控摄像头和访问控制识别器。在很多应用场景中,他们已经将视频监控摄像头、识别器、门控制器、云接入等集成一体。大多数企业在安装时,通常会把安防摄像头安装在有门禁控制识别器的地方。这两种设备的结合大大降低了维护成本及系统的复杂性。
William 说道:“与指纹或其他接触性访问控制方式相比,基于 Janus 平台的访问控制方式是无接触式的(不需要与指纹传感器或键盘等身份验证硬件进行接触),极大减少病毒感染风险,同时创造无缝体验。Janus 平台提供了实时的 3D 深度信息,以防止未经授权的个人模仿合法用户非法通过,嵌入式人工智能处理器能够执行跟踪和反尾随算法。基于 Janus 平台的设备在光线不好的环境下也能良好运作,可以同时验证多个用户的身份,没有一丝延迟。”
访问控制和公共卫生
曾经单纯的安全挑战--如何防止未经授权进入限制区域,现已演变成公共卫生挑战。从数字按键到指纹识别器,许多传统的访问控制方式都需要触摸才能正常工作,而当前全球流行的新冠疫情已经证明了一件事,那就是尽量减少与物体表面的接触,有助于防止病毒在社区传播。
最初设计 Janus 的目的是为下一代基于面部识别的访问控制识别器,启动 3D 感知和快速识别,实现无缝认证。新冠病毒的流行,进一步推动了行业内对基于 Janus 平台解决方案的研究与开发的步伐。
Janus 平台提供的所有新功能的核心是深度学习和人工智能,凭借着平台强大的计算能力,这些新功能才能实现。Janus 平台通过深度学习和人工智能实现的众多高级功能,全倚赖于内置的机器视觉 SoC 芯片。所有功能都可实时执行,即使有多个用户也能同时处理。这些功能如下:
- 提取面部图像特征并与系统中登记注册的图像特征进行比对;
- 3D 活体检测,确保系统能够辨别真人和照片或视频的不同;
- 反尾随,当未经授权的人尾随内部的合法用户通过时,机器视觉算法对其进行检测和跟踪;
- 可以对佩戴口罩者进行识别;
- 人员流量计算
VCSEL技术
Lumentum 3D 传感器产品线管理总监 Ken Huang 说道:“Lumentum 的 VCSEL 技术是 Janus 平台的核心技术之一。当 Lumentum 的高分辨率点扫描仪扫描现场,数千个光点创建用户面部独特的 3D 深度图像特征时,身份验证就开始了。大多数传统的生物脸部识别安全系统采用用户的二维图像(简单的图片),这影响了身份验证的准确性。相比之下,通过 Lumentum 激光技术生成的 3D 深度图像特征,可为系统提供更精确、更安全、更智能的验证。此外,Lumentum 的 VCSEL 解决方案的激光安全等级为 1 级,不会危害人的眼睛,迄今为止没有发生过意外。”
On Semiconductor 商业传感部产品营销经理 Paige Peng 补充道:“如果我们把 Ambarella 公司的 CV25 看作 Janus 平台的大脑,那么 ON Semiconductor 公司的 AR0237IR 图像传感器就是 Janus 平台的眼睛。AR0237IR 捕获图像信息,然后 CV25 进行处理。其他人脸识别系统使用两个“眼睛”,一个是普通 RGB 格式的传感器用于获取图像,另一个是红外传感器模块用于检测活体。Janus 解决方案只用一个“眼睛”(AR0237IR)就可以获取用于深度感知和高级算法(如防欺骗和 3D 识别)的可见光和红外图像。AR0237IR 在任何光照条件下都可以提供良好的灵敏度,并支持高动态范围(HDR)图像处理。”
Janus 单摄像头 3D 感知解决方案包含三个无缝连接的执行步骤:
- 第一步:Lumentum 的高分辨率点扫描仪扫描用户脸部,创建唯一的 3D 深度图像特征;
- 第二步:ON Semiconductor 的 RGB-IR 图像传感器从第一步里获取高分辨率的 3D 图像特征,即使在光线不好的条件下也没问题;
- 第三步:Ambarella 的机器视觉 SoC 接收第二步里获取的高分辨率 3D 图像特征,利用深度神经网络(DNN)提取数据 ,同时执行视频编码和网络软件进行深度处理、面部识别、反尾随和防欺骗。
声明:本文出自公众号【Ambarella安霸半导体】,转载目的在于信息传递,版权归原作者所有,如涉及侵权,请联系删除。
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