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[人工智能]人工智能如何用于静态生物特征验证 |
给大家安利一个免费且实用的前端刷题(面经大全)网站,👉点击跳转到网站。 直接跳到末尾 参与评论送书 静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能,它可以实时捕捉人脸,并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式,该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。 技术原理静态生物特征验证需要 RGB 摄像头,并且能够通过细节(例如莫尔图案或纸上的反射)区分真人的面部和欺骗攻击(例如面部和面罩的图像或屏幕截图)照片)在相机拍摄的图像中。该服务支持来自各种场景的数据,包括不同的照明条件、面部配饰、性别、发型和面具材料。该服务分析面部周围环境以检测可疑环境。 静态生物特征验证模型采用轻量级卷积模块,在推理阶段通过重新参数化将线性计算转化为单个卷积模块或全连接层。MindSpore Lite 推理框架可用于模型部署,从而裁剪操作员。然后缩小模型的封装尺寸,使其更便于集成。 应用场景活体检测通常在人脸验证之前使用。例如,当用户使用面部识别解锁手机时,活体检测首先确定捕获的面部是否真实。如果是,则人脸验证将检查人脸是否与系统中记录的人脸匹配。这两种技术相互补充,以保护用户的设备免受未经授权的访问。 所以可以肯定地说,静态生物特征验证为应用程序提供了严格的保护,我在这里说明如何集成它。 整合程序准备工作调用服务有两种模式:
默认查看模式1.创建回调获??取静态生物特征验证结果。
2.创建静态生物特征验证实例并开始验证。
自定义查看模式1.创建一个 MLLivenessDetectView 实例并将其加载到活动布局中。
2.为MLLivenessDetectView设置生命周期监听器。
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