江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 资讯 > >

检测|人脸识别漏洞频出?这个开源静默活体检测算法,超低运算量工业可用( 三 )


模型评价指标
小视科技团队采用 ROC 曲线作为模型的观测指标 ， 控制十万一的误检率 ， 保证模型在 97%+ 的通过率 。 与一般的分类任务不同 ， 团队采用了 ROC 曲线而非分类精度作为度量指标 ， 其原因是：生产落地场景对活体模型的误检控制具有很高的要求 。
为了降低活体在应用场景发生误检的概率 ， 小视科技团队控制模型误检率在十万一量级的同时 ， 保证了较高的真脸通过率 。 团队将活体定义为三分类任务 ， 为了适应 ROC 曲线的评价指标 ， 将真脸以外的类别都定义成假脸 ， 从而解决了使用 ROC 曲线适应多分类的问题 。
最终的开源融合模型 ， 包含了两个剪枝网络的单模型 ， 在测试集上的观测指标如表 2 所示 。 开源模型误检控制在 1e-5 的情况下 ， 真脸通过率能够达到 97.8% 。 未开源的高精度模型在相同的误检率下 ， 真脸通过率达到 99.5% 。
检测|人脸识别漏洞频出?这个开源静默活体检测算法,超低运算量工业可用
文章图片

表 2 模型观测指标
速度指标
开源融合模型在不同芯片上速度指标如表 3 所示 ， 在麒麟 990 5G 上仅需要 19ms 。
检测|人脸识别漏洞频出?这个开源静默活体检测算法,超低运算量工业可用
文章图片

表 3 模型测试速度
检测|人脸识别漏洞频出?这个开源静默活体检测算法,超低运算量工业可用
文章图片

安卓端体验 APK DEMO 演示
为了方便开发者更好地体验该项静默活体检测技术 ， 小视科技团队准备了用于测试的安卓端 APK ， 不仅可以直观地感受该项技术达到的效果 ， 还可以实时观测速度、置信度等相关指标 。
点击链接下载安卓端体验 APK：https://ai.minivision.cn/#/coreability/livedetectionvideo
线上分享
7月23日20:00-21:00 ， 小视科技副总裁、AI研究院院长胡建国将带来线上分享 ， 为大家详解这一工业级静默活体检测算法 ， 期待与广大业内开发者和爱好者共同交流 。
【检测|人脸识别漏洞频出?这个开源静默活体检测算法,超低运算量工业可用】添加机器之心小助手syncedai3 ， 进群一起看直播 。


推荐阅读


上一篇：新规|全球热点｜撤销！这项荒唐新规为何骂声四起

下一篇：经济复苏|中国加油！新华社这六篇文章，展示上半年中国经济复苏的力量！