面部生物特征 - Neurotechnology

Neurotechnology的人脸识别算法已经证明，基于卷积神经网络的新算法降低了错误率。在NIST人脸识别供应商测试评估中，最新算法在一对一验证和一对多识别场景中均在顶级参与者中得分。

该算法使用基于深度神经网络的鲁棒数字图像处理算法实现了高级人脸定位、注册和匹配。该算法对实时视频流和静止图像中的多个人脸进行快速准确的检测，并确定性别、情绪和其他面部属性。

为了防止安全漏洞，该算法执行人脸活跃度检测、图像质量确定，并允许存储同一人脸的多个样本。

面部活体检测

某些Neurotechnology的面部识别产品中提供了符合ISO 30103-7的面部活跃度检测，可以防止在相机前拍照作弊。 iBeta 测试了该算法

使用摄像头的实时视频流来评估面部活跃度。它是在特征提取之前由人脸引擎执行的，如果活跃度检查失败，则不提取特征。

可选地，ICAO合规性检查可用于加强活性检查。

不同的活跃度检查模式可供选择，包括当用户被要求眨眼或移动头部时的主动，或当用户只是在相机前停留一小段时间时的被动。

技术评估

Neurotechnology的面部识别算法在NIST组织的技术评估中获得了很高的地位。

FRVT 1:1 与 1:N 持续评估（Ongoing）

2023年，Neurotechnology人脸识别算法在1:1验证和1:N识别场景中均跻身顶级算法之列该算法在有监督（Visa border，border）和无监督（Kiosk）边境控制的1:1验证算法中排名前3%最准确，以及戴口罩的识别准确性。此外，对于1:N识别，该算法在匹配正面和侧面照片场景的领先结果中排名前4%，以及在边境管制监督（Visa vs border，border vs border）和无监督（Visa vs Kiosk）场景中的最高结果。

我们对FRVT 1:1和FRVT 1:N参与的评论包含了有关结果的更多细节。

FIVE (视频中的面部评价)

2015年，Neurotechnology人脸识别引擎被提交给NIST视频面部评估（FIVE）。平均而言，提交的算法在16家供应商中排名前8位，是最准确的人脸识别算法。有关更多信息，请参阅我们的评论。