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刷脸支付技术文献(三)

时间:2019-12-24 13:50:32 来源: 浏览量:

  红外双目活体检测方案采用的是双目摄像头,检测过程中输出一张 RGB 图与一张红外图,其算法原理是利用人的皮肤与纸张对红外光的反射不同,以此保证检测精度。但如若找到一种与皮肤相类似的材料进行检测,就不能保证识别的安全性,所以红外双目活体多用于刷脸开门等场景。

  针对有着更高安全要求的刷脸支付,通常会使用 3D 摄像头配合检测,并输出一张 RTB 的图与一张人脸深度图,纸张等平面不存在深度信息,但人脸是有三维深度信息的,其输出的人脸深度图就可以用来做活体检测。

  除了深度的要求以外,在实际应用中 RTB 摄像头的成像质量也至关重要。其实,技术人员是很难判断人脸支付 POS 机所处的具体环境,比如,若 POS 机放置于窗边,识别时人脸处于背光的场景,从而无法进行识别,这些都会给 RTB 成像带来巨大挑战。这时通常需要与 3D 摄像头的厂商明确,要求摄像机需优化到适配不同场景都能进行正常识别工作。

  有了硬件之后,为了保证算法的流畅运行,还需进行性能加速。NCNN 是目前腾讯优图已经开源的移动端高性能前向计算框架,它支持卷积神经网络,支持多输入和多分枝的结构,支持多核并行加速,可扩展的模型设计,8bit 而量化半精度的存储,内存占用率比较低,计算速度较快。

  而为解决维护成本高、网络不断加深、用户规模庞大等问题,腾讯优图在 NCNN 框架的基础上推出拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪的 RapidNet 深度学习推断框架。它可以在各个平台上提供统一的接口,在性能优化上更加极致。但由于 CPU/GPU 交互延迟高,参数传输、数据拷贝耗时过多;网络中部分层运算量小,GPU 并行度不足;多路处理 CPU 性能不足,负载过大等原因,异构多核 CPU/GPU 加速技术成为了 RapidNet 主要的核心特性之一。其深度融合了基于 AMD 平台的 OpenCL GPU 并行计算加速技术和基于 IOS 平台的 Metal 加速技术,完美解决以上问题。

  在零售方案中,由于线下门店遍布全国,设备以及服务的可靠性也是至关重要的。腾讯优图在终端上设计了分层架构,无论前端设备是什么,其接入取流是独立的一层。把 AI 相关的处理包括检测、跟踪、优选以及轨迹处理放于算法层。在算法层之上是服务监控层,监控包括设备的监控、服务的监控。在设备层监控服务基础之上是网络监控层,通过分离架构的设计兼容多个终端设备,保证服务的可靠性。

  语音识别技术的应用

  现如今,语音合成若不局限于时效性,完全可以做到与人类相似,语音合成技术也多被运用到导航、智能客服等场景。

  语音和声音其实并不相同,声音包括大家所能听到的声音包括风声、水声、车声、动物生,语音是指人的发生器官发出具有一定社会意义的声音。语音是人的声音,机器可以理解的信号通常使用的是音频信号,音频信号是一个有规律声波的信号变化和载体,其特点是采样率、量化位数和编码算法。其中,量化位数是每个点采集的信息量,最常见的是 16 比特;在语音识别领域通常使用未压缩无损的编码算法进行存储。

  以智能客服为例,从人开始说话到传输音频信号到云端,再做语音检测、语音识别,之后进行意图识别,由于通话不仅是一句话就可以完成,所以还需进行任务决策与目标引导,引导完成后再进行播报。其中,当用户在说话时,从电话里可能会夹杂很多噪声,这时语音活动检测能准确的把关注的话语内容挑选出来,从而进行语义理解。

  其中,语音识别技术是把人类语音中的词汇内容转换成计算机可读的输入,简单来说就是把语音转为文本。当音频信号产生后,被传输至云端,也就是解码器。而解码器中的声学模型会把音频信号转化成建模单元,建模单元通常为拼音,之后接入词典,通过词典把拼音转化为文本,把发音相近的字或词挑选出来;语言模型部分,把最有可以的字或词按照时序组合出来,显示为识别结果文本。

  最为常见的声学模型网络包括 DNN 网络以及 CLDNN 网络。其中,基础的 DNN 网络,下层为输入层,中间包含若干隐层,上层为输出层。而较为通用的 CLDNN 网络,C 就是卷积网络,L 是 LSTM 网络,D 就是 DNN,其特点为快速收敛,可快速达成较好的识别效果。

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