基于Deep ID人脸检测身份技术现状和展望

• 作者: 代芳穗 吴恋 周华丽 熊琴 田芳 陈月
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 深度学习 身份验证 卷积神经网络 Deep ID
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 66-68
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2018.07.017

摘要

针对替考现象屡禁不止的现状,提出了基于Deep ID人脸检测身份技术来辨别考生的真实性.脸部是每个人最具代表性的特征,每个人的脸部纹路都具有唯一性,且更易提取,所以人脸识别将是考场验证的首选.随着深度学习的提出,人脸识别的使用频率不断提高,其准确率也不断提升.人脸识别运用于多个领域,并取得了重大突破,根据最新的研究,建议使用、人脸识别算法Deep ID技术验证考生身份.文中阐述了人脸识别用于检测考生身份一致性的可行性,可有效防止考生替考作弊等情况出现.