AI互动VR成像 看人脸识别领域的革命性突破

新AI信息三维数字人脸识别技术，被认为是真正的人脸识别。实现了高真实度、高辨识度的数字重建与AI交互，将兼容并取代不能数字成像的刷卡人脸识别，没有交互讯息的模型扫描识别。

人脸识别很快将不会只是刷卡、电脑开机或者是买单。现在你的手机将这样的！只要对着它两次拍照，即可实现空间数据快速抓取3d识别，让自己的数字形象在手机的数字空间立体识别，并通过人工智能与你实时交互。

“给我两秒钟，换你数字世界生命永恒！”

中国数字技术极客日前用特征识别、空间抓取技术，低多边形实时重建解决了数字人脸识别技术难题。第一次成功的让3d识别在手机，pc平台实现即时空间立体数字成像，并证明其可在VR领域使用！

但更大的突破，不只是数字重建讯息，还有智能的分辨了数字结构的关系，率先开发出现实意义上的AI判定，对数字角色进行精细智能控制，实现了数字角色的实时深度交互及实时表情交互。

“该技术将应用在虚拟现实技术上，改变人们的生活是我的长远目标。”完成这一研究的VR数字技术极客邓释天这样表述。

人脸识别数字重建技术的难度不止是信息抓取，更复杂的基础层面在于不同于离线渲染的实时材质及高仿真的数字角色重建，数字极客邓释天以此为基础，相关研究论文包括《VR人脸识别技术》、《超写实3D虚拟角色技术》、《双向反射分布函数，X射线的构成及在数字医学的应用》、《VR3d引擎实时物理渲染》，新技术创新的落地将代表着VR人脸识别及相关数字技术进入到可商业化实用阶段!

《数字技术与应用》：邓释天 VR人脸识别技术

利用精准的数据算法，结合数字图形学原理及智能判定实现了真实人物自动化的即时快速演算生成。其独创性具备自动生成，灯光环境智能分析后科学适应及高AI多复合拓展性等特性。

AI特质，真正识别了人脸

人脸识别（Face Recognition）是基于人的脸部特征信息进行辨识的一种生物识别技术，被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题。

随着互联网数字科技的发展人脸识别技术备受前沿科技领域及众多互联网科技企业的关注，国内有中国科学院、商汤、腾讯优图、百度人脸团队、国外有NEC、谷歌、Facebook等，由于不能实现三维重建，目前还只能用于电脑开机，刷脸付费和电子身份识别。

淘宝：刷脸支付

阿里投资人脸识别技术公司face++，2015发布的支付宝人脸识别技术“Smile to Pay”， 在购物后的支付认证阶段通过扫脸取代传统密码。

微软研究院： 3D Face 脸部扫描模型

被扫描者需要保持一动不动的状态配合镜头拍摄，拍摄需要360度旋转角度不间断的拍照抓取数据

新AI信息三维数字人脸识别，被认为是真正的人脸识别。因为实现了高真实度高辨识度的数字重建与AI交互，将兼容并取代不能数字成像的刷卡人脸识别，没有交互讯息的模型扫描识别。

新的人脸识别技术的优越性在于去除坑余的多边形错误信息，高精度判定将模型点转化成空间立体判定信息，并准确定义角色特性与特征点的关系以实现真实度极高的“性格特质”，同时依赖人工智能使角色可以互动，真正全面的实现了人脸识别的概念。

但如何实现高智能的3D人脸识别，像《星球大战》那样的虚拟成像！传统的人脸识别技术，是依靠顶点信息特征，光学特征等方法。刷脸识别没有模型讯息，只有顶点讯息，模型扫描识别，采集出的模型有大量废弃多边形，结构错乱，信息冗杂，没有识别面部特征，不具备人脸识别特质。

邓释天完成的这一研究中，把细小的特征点，转化成科学的多边形拓普，并五边形结构做辐射状链接，这就建立了点与面的联系，通过AI对拓普结构的分析，区分角色的特征点以建立性格，加入不同的多边形点区隔后，引入人工智能的性格判定，形成拥有生命特质的三维数字人脸识别。

那么为什么可以实现即时演算的高仿真？

是遵循肌肉组织结构的模型讯息的20倍拾取，同时建立出多重适量材质纹理呈现皮肤纤维结构，通过捕捉HDRI的信息，建立环境反射，与灯光形成科学有效的联动，在人脸识别中，需要打断物理环境灯光的干扰，并通过双向反射分布函数，与计算机环境变量做重新智能适配。所以在计算机环境中想要什么样的灯光环境，什么样的角色联动，就可以反推出对应的光控方案。

这是全球首次以人工智能与人脸识别的深度结合，用图形学技术完成了真正的3D人脸识别。该技术，创造出的高仿真数字角色，可应用在医学，教育，商业等相关领域。随着VR、AR、MR的兴起，这些都将给人们带来极大的拓展和应用空间。