国家标准与技术协会测试项目经理、研究报告的领衔作者乔纳森菲利浦斯说,面部识别大挑战的既定目标是改善面部识别技术性能的数量级。菲利浦斯相信通过不断提高高分辨率静止图像和三维面部识别算法可以将误差减少到很低的水平。菲利浦斯说:“对于FRVT2006和ICE2006来说,高分辨率面部图像、三维面部扫描和iris图像都是来自同一批人。FRVT2006首次在基于同一批三维面部扫描的条件下对六种三维算法的性能进行了测试评估。ICE2006则在基于同一批iris图像的条件下对十种算法的性能进行了测试评估。三维面部识别技术已经在最近几年发展起来,因为面部识别的三维感应器最近已经研制成功。三维面部识别技术可以直接捕获面部形状的信息数据。”除了其他优点之外,三维面部识别技术可以通过人面部表层的特征来识别个体的人,比如利用眼窝、鼻子和下巴的曲线特征等,因为这些部位的肌肉和骨骼特征最为明显,而且不会随着时间而改变。菲利浦斯说:“照明的变化可能会对根据静止图像来进行面部识别的性能造成不利影响。但是面部的形状不会随着照明情况的变化而变化。”因此,三维面部识别技术甚至可以用于近乎黑暗的条件下。
电脑面部识别的能力优于人类
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据匹兹堡卡内美隆机器人学会(CarnegieMellonRoboticsInstitute)的研究员拉尔夫格罗斯说,三维面部识别技术还可以用于识别处于不同视角情况下的对象。换句话说,从面部侧面也可以识别。格罗斯说:“面部识别技术在用于正面脸部识别以及左右倾斜20度的情况下