数字经济下的区块链助力人脸识别应用新思路

时间:2021-07-20 01:52来源:www.zg-scm.com作者:未知点击:

导读:
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摄像机加盟节点把摄像机群组传来的人脸图片上传到区块链互联网中,图片经过广播到达运算节点和管理节点,这部分节点收到图片后就放入当地的图片池,同时根据人脸图片的时间戳顺序构建图片区块,运算节点通过算力角逐获得图片辨别权,角逐获胜的运算节点把自己打包的图片区块进行全网广播,其他节点收到图片区块后,第一验证是不是该节点是不是真的角逐到了辨别权,验证通过就将自己当地的图片池中已被纳入区块的图片删除,然后重新打包图片第三角逐辨别权。获胜的运算节点除去在全网广播图片区块外,还要公告管理节点自己获得了辨别权,管理节点验证通过后,授权获胜节点启动人脸辨别组件对人脸图片进行辨别,同时将辨别结果在全网广播,具备监督用途的节点收到结果后要进行有效性验证。由于获胜运算节点是进行1∶N 比对的,即从 N 张人脸库图片中辨别出相似度最高的一张,需要对 N 张图片都进行比对,而监督节点的验证仅需把抓拍的人脸图与辨别出的库图片进行1∶1比对,因此验证能非常快完成,验证通过的辨别结果就记入当地区块链。区块链只能由系统运营方或者经过其授权的第三适才能访问。

基于区块链技术的人脸辨别系统框图下图所示。

新的运算节点经过管理节点批准后加入互联网,接着从邻近的管理节点下载人脸辨别组件和人脸数据库。

特点比对:人脸辨别的最后结果将在这一步呈现。将提取到的待剖析的人脸特点数据依次与特点库里存储的特点数据进行比较,依据相似程度对人脸的身份信息进行断定。通过设定一个门限阈值,当待剖析的特点数据与库特点数据之间的相似度达到或超越这一阈值,则断定人脸辨别成功,特点库里该特点数据所对应的身份信息即是摄像头抓拍到的人像的身份信息。

伴随人脸辨别技术的进一步成熟,与社会认可度的不断提升,人脸辨别系统已经广泛应用在不少范围。譬如企业、住宅安全管理方面,已经有了门禁考勤,人脸辨别防盗门等;信息安全方面,电子护照、身份证等证件的人证比对;公共安全方面,公安、边防、司法等部门使用人脸辨别进行犯罪侦查、搜捕逃犯;信息安全方面,譬如借助人脸辨别进行手机解锁、电脑登录认证;在电子政务、电商与银行范围办理业务时,通过原有些密码、身份证和目前的人脸辨别技术进行认证比对,从而高效、安全的完成对当事人身份的认证核查,从而大大增加有关范围的安全性和靠谱性。另外,一些广告公司把人脸辨别技术应用在户外广告上进行人流量统计,甚至基于人脸辨别技术进步出的表情辨别、换脸术等都可以用于诸如娱乐、游戏、商业导流等范围。

以上是现在区块链+人脸辨别的主要应用,那样本文将从一个全新的角度来讲解一个区块链与人脸辨别结合的应用思路。

一直以来,业界觉得影响人脸辨别技术竞价应用的重要原因在于辨别算法的优劣,大量样本数据练习出的算法模型势必比少量样本练习出的模型好,全天候多环境采集的样本数据练习出的模型势必比室内样本数据练习出的模型好。但经过这几年实践检验发现,影响人脸辨别竞价的原因不再是算法的差异,也不再是大量样本数据的缺失,主流的深度学习算法已经非常成熟,算法模型也得到云数据练习,其稳定性已显著提升,现在的瓶颈已经转变为主观上觉得已经解决的算力问题。人脸辨别的算法对算力资源需要非常高,除去GPU这种通用的具备强大计算能力的芯片以外,专门用于处置神经互联网的芯片也层出不穷且处置性能也不断提高,但伴随将来物联网的兴起,视频图像数据将会迎来爆发式的增长,那样人脸辨别技术的运用受算力制约将会愈加明显。大公司可以通过不断堆积硬件资源来达成算力提高以应付视频数据的增长,但中小微型企业却非常难承受巨大的硬件本钱开销,同时这部分本钱最后也会转移到用户身上,如此下去会给人脸辨别技术在社会的全方位竞价导致非常大的障碍。

现在的应用场景主要还是借助区块链技术的去中心化,链上数据不可篡改、公开透明且可追溯等特征,通过创建包含个人隐私的专用保密箱,将个人隐私数据,如身份信息、亲人信息、相片等放入保密箱并上传到区块链存储,同时借助人体所独有些特点——人脸特点数据,作为专用保密箱的密钥之一,其它密钥可能会遗失,但人脸特点数据取自专用人我们的面部信息,所以不会遗失,也不会被篡改。除此之外,保密箱里面的身份信息可以作为专用人在区块链互联网里的数字身份,人脸特点数据成为数字身份的密钥,由此可以达成去中心化的用户身份验证,那样进一步扩展,那些存储在区块链上的个人数字虚拟货币资产、个人医疗数据、个人教育信息、物联网信息等都可以与之关联,从而达成了区块链互联网与现实世界的身份连通。

系统运营方依据辨别工作量给予运算节点经济奖励,如此可以勉励愈加多的空闲算力加入辨别任务。将来,系统可以通过发放国家法定数字虚拟货币来进行结算。

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这里大家借助区块链技术塑造一套低本钱、可扩展的人脸辨别系统,其主要思路就是借助区块链技术达成空闲分散的算力整理在一块儿完成辨别任务,如此,企业或用户不必投入过多的硬件本钱来搭建传统的人脸辨别系统,从而减少运营本钱。

上述系统步骤因为存在人脸图片打包与节点间算力角逐,所以不合适对实时性需要非常高的应用场景,但合适于后期职员搜索、轨迹剖析与行为剖析等应用。该应用思路只不过对基于区块链的人脸辨别系统的大体规划,对于具体达成及后续竞价的商业模式,仍值得深入探讨研究。

人脸特点成为链接区块链互联网和现实世界之间的纽带

人脸辨别技术主要分为人脸测试、人脸特点提取和特点比对这三部分。

除去前面介绍的人脸特点数据作为区块链上的专用通证密钥外,还可以将人脸特点数据存储在区块链里,这里就引申出一个特殊的应用——探寻拐卖儿童和失踪人口。譬如把孩子从出生将来每一个年龄段的人脸特点数据都上传到区块链上,作为孩子专用数字身份的密钥。现在大多数被拐卖的孩子都是低龄段,没办法叙述个人信息,那样可以借助人脸辨别技术采集孩子的人脸特点数据,然后将其作为密钥访问区块链上存储的数字身份,从而关联出其亲生爸爸妈妈及亲属的信息,那样就可以判断目前带孩子的人是不是是人贩,如此使得拐卖儿童愈加困难,抓捕人贩的成功率更大。对于失踪人口或流浪汉救助,可以借用跨年龄人脸辨别技术在区块链上找到其数字身份。

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基于区块链技术的人脸辨别系统框图

人脸测试:从静态图片或摄像头输出的动态视频流中准确定位出人脸的地方和大小,即人脸面部的重要地区,包括眉毛、双眼、鼻子、嘴巴、下巴与脸部轮廓等。因为遭到光照、姿态和遮挡等原因的影响,人脸重要地区精确测试是非常重要的一步。

人脸辨别区块链互联网里的管理节点由系统运营方直接部署并管理,系统运营方将人脸辨别组件和加密后的人脸数据库下发给各个管理节点;假如人脸辨别组件或人脸数据库有更新,则需要同步到各个管理节点,然后由管理节点公告运算节点下载更新。

系统运营方:主要负责经济奖励和对人脸数据和人脸辨别组件的管理。经济奖励即奖励其他人提供算力来完成辨别任务;人脸数据库是高度隐私的信息,所有权在系统运营方,需要对人脸数据库加密,然后下发到各个运算节点,只有人脸辨别组件才能解密人脸数据库里的数据,其他节点无权查询。

以上就是人脸辨别系统的工作原理。

摄像机群组:摄像机群组主要由部署在不同地区的若干台摄像机组成,它们负责把现场采集的数据回传给后端人脸辨别区块链互联网中对应的摄像机加盟节点。传统的监控型互联网摄像机是将现场的实时视频流回传给后端,实时视频流不但占用互联网带宽,而且还增加后端人脸辨别区块链互联网里运算节点的运算负担,由于运算节点需要从实时视频流里测试出人脸,即便视频流里面无人脸存在,运算节点仍要做人脸测试工作,如此很大浪费运算资源。所以可以使用专用的人脸抓拍摄像机,该种类摄像机内部芯片里内置有人脸测试算法,只须摄像机在视场内测试到人,就将抓拍到的人脸图片回传给后端,如此传图片比传视频要节省非常大的互联网带宽,不但减轻人脸辨别区块链互联网的传输负担,也减轻了运算节点的运算负担。

伴随区块链技术在各行各业不断地探索应用落地,区块链+人脸辨别的融合应用也遭到愈加多的关注。

整套系统的工作步骤如下:

摄像机加盟节点:负责把所属摄像机群组发来的人脸图片广播给互联网里的其他种类节点。该节点不参与监督工作,也不参与记录区块链数据。

现在人脸辨别技术广泛应用于智慧社区和智慧城市的建设,由此搭建的人脸辨别系统也是公共安全指挥设施的核心支撑平台,更是整个智慧感知体系的重要部分和要紧的信息出处。人脸辨别是基于人的脸部特点信息进行身份辨别的一种生物辨别技术,它借助人脸特点信息所具备的精度高、易于用、稳定性强、难以仿造等特征,从摄像机采集到的含有人脸的视频流中,自动测试并跟踪人脸,进而对测试到的人脸进行一系列有关技术,从而迅速达成身份辨别。一般也叫做人像辨别或面部辨别。

第二,通过架设在室内或室外的前端摄像头实时抓拍人脸图片,并将图片送入后端的人脸辨别系统进行比对,比对成功则输出人脸辨别结果。

运算节点:主要完成人脸辨别任务,包括人脸特点提取和特点比对;假如被选作监督节点,则需要负责监督辨别结果是不是准确,同时维护区块链内部数据。

管理节点:是高权限节点,负责成员准入、指定内部监督节点、限定查看权限、提供人脸辨别组件下载与更新服务、维护区块链数据等。

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人脸特点提取:也称人脸表征,它是对人脸进行特点建模的过程。特点建模第一需要人脸特点点,即人脸重要地区的特点数据,这部分特点数据反映了重要地区内各个部位的局部关系与它们之间的相互关系。譬如双眼、鼻子、嘴、下巴这部分人脸器官的形状构成了人脸的局部特点点,而这部分局部特点点之间诸如欧氏距离、曲率和角度等特质又构成了它们之间结构关系的几何描述,又称为几何特点,这部分局部特点和几何特点一块构成了人脸特点数据,它们作为辨别人脸的要紧数据。

人脸辨别系统在运行前第一要打造人脸特点库,即打造需要进行辨别的对象人脸库,也就是大家常说的抓拍库、人脸注册库、黑白名单库。大家通常从对象的照片或者包含对象的视频中测试到对象人脸,然后提取对象人脸的特点数据并入库。这个人脸特点库实质就是人脸数据库,用于存储需要辨别对象的人脸特点数据。

人脸辨别区块链互联网:该互联网使用网盟链互联网构造,由若干管理节点、运算节点和摄像机加盟节点这三类节点构成。

整套系统由摄像机群组、人脸辨别区块链互联网和系统运营方构成。下面详细介绍各部分的功能。

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