Original publish date:Apr 22, 2004
編輯 NanoForensics 報導
當有人稱讚你擁有獨一無二的笑容時,可別認為是句客套話,你的笑容可是真的「獨一無二」呢!
三月底(2004年)於加拿大Montreal召開的美國物理學會年會(Annual American Physical Society March Meeting),一種利用臉部肌肉的位移,來進行面部辨識系統證實了上述的結果。參與此項計畫的紐約州立大學石溪分校(State University of New York, Stony Brook)的E Guan及同事表示,目前為因應911事件之後反恐受到高度重視而應用於大眾出入場合的面部辨識系統,並不能達到它所預期的效果。傳統的辨識系統僅以照片中影像進行像素(pixel by pixel)比對或對臉部上各器官特徵相對距離的比對,嫌犯往往能藉由化妝或以眼鏡等物品遮蔽臉上特徵, 造成無法正確比對而能逃之夭夭。
E Guan 等人的方式乃是比對臉皮下的肌肉獨有的特徵。首先,向受比對者拍攝兩張快速連續動作照片,之後再以程式分析兩張照片中靠近嘴部的肌肉因拉動而產生的位移。該程式擷取皮膚上長寬約一公厘之一小部份的皺紋的,再對前後兩張照片進行分析,最後形成以箭頭標示肌肉位移的肌肉位移圖。該小組認為,每個人具有其獨特的臉部肌肉位移圖。經過初步測試的結果,該系統的辨識能力明顯地優於傳統之像素比對系統。
該小組目前正在進行更多的樣本分析,未來希望能夠確定此系統是否能成功地辨別出雙胞胎或面貌相似的人,以發展出鑑識專家最重視之個別化(Individualization)的辨識力。
E Guan 認為此系統可配置於公共場所,以便用來尋找在逃嫌犯。除了公共安全考量以外,此系統更可用於協助醫生藉由辨識出非對稱的臉部肌肉運動,而診斷出神經失調(Nerve Disorder) ,及早進行治療。
參考來源:
- Nature Science Update 040322: Smiles reveal secrets to security cameras
- Nature Science Update 010920: Technology will assist the fight against terrorism
- Nature Science Update 001228: Trading faces
相關連結:
- (1)The Facial Recognition Technology (FERET) Database
- (2)Your Face Is Not a Bar Code: Arguments Against Automatic Face Recognition in Public Places
- (3)Q&A On Facial Recognition
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