腾佑AI人工智能持续为大家分享基于生物识别技术的人脸识别国际快讯:ID R&D推出被动式生物识别活动SDK在设备上应用
随着IDLive Face Mobile SDK的发布,现在可以在用户的设备上执行ID R&D的被动生物特征活动检查。此举使ID R&D的客户在身份验证和入门实施方面具有更大的灵活性,并支持独立信息亭和物理访问系统上的面部表情,该公司表示这是一个增长领域。
IDLive Face设备上的活动性旨在适应已经使用面部生物识别技术部署设备且互联网访问受到限制或不可用的情况。
IDLive Face的服务器端版本于2019年推出。这两个版本都使用单个框架进行符合ISO/IEC 30107-3 1级和2级的表示攻击检测(PAD)。
该公告称,IDLive Face Mobile的运行空间比其服务器端表亲要小,并且具有类似的性能。
ID R&D总裁Alexey Khitrov表示:“我们完全致力于提供满足最高准确度标准的面部活动检测产品,同时使用户体验保持顺畅。”“提供设备上的选件使我们的合作伙伴可以灵活地应对迅速增长的人脸验证市场中的更多机会。”
Payface使用ID R&D的设备面部表情进行实时的销售点交易,而这些系统不一定具有可靠的互联网连接。
“与ID R&D的合作关系使我们能够将最好的金融创新和技术带到巴西。IDLive Face与Payface在支付技术方面的专业知识相结合,带来了一种更安全,更快捷的解决方案,使我们能够在各个市场赢得重要交易,”Payface首席执行官EládioIsoppo说。“我们很高兴成为能够使购物者更便捷地进行付款过程的公司之一。”
据LABS报道,Payface还与数字支付公司Cielo合作,通过面部识别身份验证提供个人信用卡支付。
巴西公司之间的合作关系始于在圣保罗一家药店的试用,并计划扩展到其他药店。客户使用Payface应用预先注册他们的生物识别信息和信用卡。
Cielo表示,在2020年处理的62亿笔交易中,大约有18%是使用QR码和NFC等非接触式技术完成的。
ID R&D一直在稳步向网络边缘的生物识别技术发展,包括今年初与Synaptics建立了合作伙伴关系。
用计算机视觉检测生命
ID R&D机器学习工程师Alexey Grigoriev在公司帖子中写道,计算机视觉在许多方面要与人类视觉的性能相匹配,还有很长的路要走,但是基于AI的欺骗检测系统却经过了诸如图像边界和干扰模式等功能的培训,启用生物特征识别PAD。
他解释说,格里戈里耶夫(Grigoriev)称为PAD的“经典”方法取决于有效的特征工程。卷积神经网络和反向传播算法使该软件可以“学习”特征的重要性,但也可以放大偏差。他说,ID R&D投入了大量资金来减少其训练数据中的偏差,从而使基于CNN的活动度检测器“更适合于实际应用”。
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