การตรวจจับความน่าเชื่อถือทางชีวภาพที่เชื่อถือได้และอธิบายได้ต้องตระหนักว่ามันเป็นมากกว่าอัลกอริทึมระบบประสาทวิศวกรวิจัยและพัฒนา Mantas Kundrotas กล่าวระหว่างการนำเสนอเมื่อสัปดาห์ที่แล้วการประชุมเชิงปฏิบัติการคุณภาพของภาพเป็นเจ้าภาพโดยสมาคมชีวภาพแห่งยุโรป ตัวชี้วัดที่มีคุณภาพ Kundrotas ให้เหตุผลมีบทบาทสำคัญในระบบตรวจจับความมีชีวิตชีวาที่สมบูรณ์
เหตุการณ์ EAB สำรวจสถานะปัจจุบันของศิลปะในการวัดคุณภาพของภาพใบหน้าและนำเสนอชุดของการนำเสนอเกี่ยวกับการพัฒนาใหม่และการอภิปรายแผงเกี่ยวกับปัญหาที่กำลังดำเนินอยู่ในสนาม
“ ตัวชี้วัดที่มีคุณภาพเป็นเหมือนผู้ช่วยเสมือนจริงที่เชื่อถือได้” Kundrotas อธิบายถึงจุดเริ่มต้นของการนำเสนอของเขาเกี่ยวกับ“ การเพิ่มประสิทธิภาพการวัดคุณภาพใบหน้าเพื่อการตรวจจับความมีชีวิตชีวาที่แข็งแกร่ง” พวกเขาประเมินภาพ แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเหมาะสมของพวกเขา นอกเหนือจากการช่วยให้ผู้คนเข้าใจและลดความท้าทายในการส่งภาพใบหน้าที่เหมาะสมตัวชี้วัดที่มีคุณภาพสามารถช่วยอธิบายพฤติกรรมของอัลกอริทึม Liveny ได้เขากล่าว
ปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของภาพสามารถเพิ่มความอ่อนแอของระบบ Liveny และลดประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้และการทำลายทั้งสองด้านเป็นสิ่งสำคัญในการปรับปรุงตัวชี้วัดที่ใช้ตาม Kundrotas ซึ่งยกย่องวิธีการที่สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (NIST) ในการประเมินผล
อย่างไรก็ตามการวัดคุณภาพของภาพดั้งเดิมนั้นไม่ครอบคลุมเพียงพอที่จะอธิบายพฤติกรรมของระบบตรวจจับความมีชีวิตชีวา หากผู้ใช้สามารถบอกได้ว่าทำไมภาพของพวกเขาจะไม่ได้รับการรับรองความถูกต้อง (หรือไม่) ประสบความสำเร็จประสบการณ์ผู้ใช้จะได้รับการปรับปรุง
NeuroTechnology ได้ทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวัดคุณภาพของภาพโดยการจับภาพการเปลี่ยนแปลงคุณภาพที่หลากหลายโดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์ บริษัท ยังได้แยกคุณสมบัติที่อธิบายพฤติกรรมระบบ Liveny และสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับได้เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพและความมีชีวิตชีวา
การตรวจจับ Liveness ดูเหมือนจะไวต่อคุณภาพของภาพมากกว่าการจับคู่ไบโอเมตริกซ์คือ NeuroTechnology พบ การตรวจจับ Liveness นั้นมีประสิทธิภาพมากสำหรับภาพที่มีคุณภาพสูงไม่ได้ผลสำหรับภาพคุณภาพต่ำและมีแนวโน้มที่จะอยู่ตรงกลางสำหรับภาพอื่น ๆ ซึ่งหมายความว่าคะแนนคุณภาพของภาพด้วยตัวเองมักจะทำหน้าที่เป็นพร็อกซีที่มีประโยชน์สำหรับความมั่นใจในการตรวจจับ Livity, Kundrotas กล่าว
ความพยายามด้านวิศวกรรมคุณลักษณะสามารถแจ้งข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อส่งภาพที่มีคุณภาพดีกว่าสำหรับการตรวจจับ Liveny
คุณสมบัติเช่นแว่นตาอาจใช้ระบบตรวจจับความมีชีวิตชีวาด้วยการไตร่ตรองโดยเน้นถึงความจำเป็นในการวัดคุณภาพเพื่อรับรู้ถึงการพิจารณาคุณภาพของภาพที่ท้าทาย
Kundrotas ดำเนินการตรวจสอบวิธีการที่แบบจำลองสามารถได้รับการฝึกฝนให้ทำนายพฤติกรรมที่ดีขึ้นและเพื่อรับรู้ปัจจัยคุณภาพของภาพในโลกแห่งความเป็นจริง
การทดสอบของ บริษัท แสดงให้เห็นว่าตัวชี้วัดสามารถปรับให้เข้ากับผลลัพธ์ที่คาดหวังได้ดีพอที่จะเป็นแนวทางให้ผู้ใช้ในการจับภาพที่จะผ่านการตรวจจับ Liveny เพื่อให้ผู้ใช้ส่วนใหญ่ได้รับคำติชมจากผู้ช่วยคุณภาพที่ไม่ประสบความสำเร็จในการพยายามครั้งแรกจะประสบความสำเร็จในการพยายามครั้งที่สอง ผู้ที่ไม่มีผู้ช่วยที่มีคุณภาพมีแนวโน้มที่จะผ่านการตรวจสอบความมีชีวิตชีวาด้วยความพยายามครั้งที่สามหรือสี่
หัวข้อบทความ
คุณภาพข้อมูลไบโอเมตริกซ์-การตรวจจับไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-การวิจัยทางชีวภาพ-คนที่มีความสุข-ใบหน้าชีวภาพ-ระบบประสาท
