3D打印仿生面具具有兩面性，是可能會給人們帶來一定的正面的效益的，但是同樣會給人們帶來一些負面的效應。如果人們能夠正確的利用這樣的先進的科學技術，并且將它用到合適的地方，那么就可以盡可能的改善這種錯誤的結果。比如人們可以將這種面具用的電視劇行業，或者是電影行業。人們可以通過這樣的面具，從而降低對特殊效果化妝的研究，再進行一系列的化妝過程當中，只需要貼上這樣的面具，就可以達到一個易容的效果，確實是比較方便的。3D打印仿生面具用到患有面部缺陷的人的身上，就可以幫助他們掩蓋自己原有的由缺陷的容貌。江蘇人臉面具制作

某公司做過幾組實驗，只有通過3D打印出等大的硅膠人臉模型或仿生面具，才有一定幾率可以解鎖一臺運用“2D人臉采集識別技術”的智能手機。如果想要解鎖一臺算法更智能的智能手機，還要在3D建模時調整人臉細節。“其實一張圖片就可以打印3D人臉模型是沒有錯的，軟件是通過識別人臉照片的光影判斷輪廓的深淺細節，從而實現建模。”余桐解釋，受照片拍攝環境因素影響，軟件識別輪廓深淺細節時必定會有偏差。因此，會導致3D打印出來的人臉模型，看著很像本人，但瞞不過智能人臉識別算法。安徽頭套面具制作上海乂侖三維設計有限公司3D定制超薄仿生頭套面具厚度只有2mm。

通過制作3D仿生面具來解開生物識別系統，在很多電影里都有出現過，但是當這酷炫的破譯劇情，伴隨著科技的進步，出現在我們身邊你還會覺得有趣嗎？你的人臉識別、刷臉支付、指紋支付……有沒有感覺脊背一涼？3D仿生面具真的可以“騙過”人臉識別系統嗎？為了得出驗證結果，某電視臺用一個硅膠制成，造價約10萬元的高精度3D仿生面具進行了一場模擬人臉識別實驗測試。結果顯示：2D門鎖、手機2D攝像頭被秒開，但3D的刷臉支付系統沒被攻破。

即便是將仿真3D仿生面具戴在頭上，也通過不了人臉識別+眼部虹膜辨別技術相結合的識別檢測。但在支付場景里，安全等級要求非常高，除了身份識別之外，風險控制系統還會結合用戶的消費習慣、位置信息、手機信息等，進行綜合考量、多重檢測，一旦出現異常，就會啟動其他驗證方式。前面提到的實驗中，實驗者同樣表示，金融支付行業的人臉識別依靠軟硬件結合，設置了秘鑰、支付限額等另外，還有真人識別檢測技術。因此，使用3D面具完成攻克方式，這絕非一件易事！3D打印人臉面具帶上幾乎和真人一模一樣。很難得看出來。

用3D打印的仿生面具測試面部識別系統。那么面部識別真的可靠嗎？可能不像人們以前認為的那么安全。研究人員發現，可以通過使用3D打印的面具來“重新描繪該人的面部，從而愚弄該技術”。研究人員發現，需要一個逼真的面具，就能成功欺騙安全檢查站的面部識別儀器，“如果技術提供商未按比較高標準保護用戶，則應追究責任。”“涉及的公司太多，以至于不合格的面部識別技術成為行業問題。”在測試過程中，研究人員使用3D打印的“面具”輕易地欺騙了許多面部識別機器。3D定制仿生面具需要使用高精度的3D掃描儀，對人臉進行掃描。揚州仿生真人模型快速定制

3D打印仿生面具人臉技術成功運用于仿生機器人。江蘇人臉面具制作

3D打印出人體面具，能否騙過AI的人臉識別技術?色彩對于AI是沒有用處的，辨別方式就是這些小方塊的梯度。每個人人臉的梯度都有著很大的區別，利用HOG（方向梯度直方圖）去檢測人臉后。就可以進入下一程序，面部特征點估計。值得一提的是面部特征點估計在2014年就有了初步運用，由瓦希德·卡奇米和約瑟菲娜·沙利文進行的程序編寫。當時兩人收集了68個人面部的特征點，并找到了人體面部共同的特征點。以此來幫助AI進行分辨，后續也逐漸演化出了68點分辨技術。江蘇人臉面具制作

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