Kā sejas atpazīšanas apmeklējums atšķir sejas un fotogrāfijas?

Sejas atpazīšanas laika apmeklēšanas tehnoloģija ir ierīce, kuru mašīna iegūst attēlus caur kameru un veic cilvēku identifikāciju. Šī tehnoloģija galvenokārt tiek izmantota identitātes atpazīšanā, piemēram, finanses, mobilo tālruņu slēdzenes, piekļuves kontrole un saskaras ar maksājumiem iepirkšanās utt., Sejas atpazīšanas laika apmeklēšanas tehnoloģija jau pastāv mūsu ikdienas dzīvē. Reālās personas identifikācijas funkcija, protams, ir ierīces seja. Ja tas ir fotoattēls, jo tā ir tāda pati kā cilvēka seja no plaknes perspektīvas, kā izvairīties no krāpnieciskas problēmas, kas saistītas ar īsto seju ar fotoattēlu.

Atzīšanas laikā lietotājam ir tikai jāizveido sejas izteiksmes, lai sadarbotos ar darbību, piemēram, remontu, pagatavot īpašu izteiksmes grimasi, jo ir grūti panākt šādu īpašu darbību fotoattēlā un tādējādi var izvairīties Saskaņā ar sejas atpazīšanas apmeklētības pētījumu saskaņā ar personāla atzīšanos, mirgošanas noteikšana ir ļoti uzticama metode.
Lai samazinātu kļūdu līmeni sejas atpazīšanas un apmeklējumu sistēmā, sistēma izmanto dziļuma informāciju sejas noteikšanas algoritmā, ko izmanto esošajā fotogrāfijā, un saprātīgi palielina sejas loga lielumu atbilstoši sejas loga dziļuma koordinātām, ka tā ir, jo tālāk seja ir no kameras, apkārtējais uztveršanas rāmis ir mazāks.
Šī metode izmanto īpašus infrasarkanos starus, lai uz skatuves projicētu gaismas starojuma karti, kas pēc tam tiek pārveidots par dziļuma karti, un, lai gan sistēma var identificēt lielāko daļu seju, tai trūkst iespējas noteikt atšķirības starp atsevišķām sejām, tāpēc tā nav biometrija Tā vietā, lai risinājums pats par sevi, tas var kļūt par kritisku redzes līnijas soli plašākā autentifikācijas sistēmā.
Izmantojot dziļuma informāciju, lai atklātu sejas digitālajās video straumēs, ainā, ja ir vairāki cilvēki, seju var neizdoties pēc dažādu cilvēku attāluma no objektīva. Ģeneralizētais sejas atpazīšanas apmeklējums faktiski ietver sejas atpazīšanas apmeklētības veidošanu Vairāku sistēmas tehnoloģiju sērijai, ieskaitot sejas attēla iegūšanu, sejas pozicionēšanu, sejas atpazīšanas apmeklējumu priekšapstrādi, identitātes apstiprināšanu un identitātes meklēšanu utt. Šaura izjūta attiecas uz identitātes apstiprinājumu vai identitātes meklēšanu, izmantojot sejas tehnoloģiju vai sistēmu.
Liecības noteikšana ir metode objektu reālo fizioloģisko īpašību noteikšanai dažos identitātes verifikācijas scenārijos. Liecības noteikšana galvenokārt ir sadalīta divos veidos, kooperatīva dzīvības noteikšana un nesadarbojoša dzīvības atpazīšana.
1. Kooperatīva dzīvības noteikšana: sejas noteikšanas sistēma izsūta dažas nejaušas komandas darbības, piemēram, mirgo, pagriežot galvu un atverot muti.
2. Nesaistītā dzīvības noteikšana: infrasarkanā kamera apkopo attēlus rafinētai noteikšanai, un šim procesam nav jāsadarbojas ar noteiktām darbībām.
Šeit es runāšu par atšķirību starp infrasarkano staru kamerām un parastajām kamerām. Salīdzinot ar parastajām kamerām, lielākā atšķirība starp infrasarkanajām kamerām un parastajām kamerām ir gaismas avota atšķirība. Pirmkārt, kameru attēlveidošanai gaisma tiek apstarota uz objektiem, notiek izkliedēta izkliede, un objektīvs saņems gaismas aizmugurējo daļu, lai fokusētu uz attēla sensora virsmas, un pēc tam pārveidotu par elektrisku signālu , pēc (A/D) analogā-digitālā pārveidošanas, pārveidota par digitālā attēla signālu un pēc tam nosūtīta uz digitālo signāla apstrādes mikroshēmu apstrādei, un, visbeidzot, caur USB saskarne tiek pārsūtīta uz sistēmu un visbeidzot parādīta uzraudzīt.
Salīdzinot ar parastajām kamerām, lielākā atšķirība starp infrasarkanajām kamerām un parastajām kamerām ir gaismas avots. Parasto kameru gaismas avots nāk no redzamas gaismas, tas ir, saules gaismas. Iebūvētā infrasarkanā lampa izstaro infrasarkanos starus, kas ir izkliedēti un saņem ar kameru pēc apstarošanas objektā.
1. Attēlveidošanas princips
Mēs zinām, ka neatkarīgi no tā, vai tā ir redzama gaisma vai infrasarkanā gaisma, pamata būtība ir elektromagnētiski viļņi. Attēls, ko mēs beidzot redzam, ir saistīts ar materiāla virsmas atstarojošajām īpašībām. Īstas cilvēku sejas un papīrs, ekrāni, trīsdimensiju maskas un citi uzbrukuma nesēji Atstarošanas raksturlielumi ir atšķirīgi, tāpēc attēlveidošana ir arī atšķirīga, un šī atšķirība būs acīmredzamāka infrasarkanā viļņa refleksijā. Piemēram, ekrāna infrasarkanā attēla attēlā ir tikai baltu ziedu gabals, pat ne cilvēka seja. , lai izvairītos no nepareizas vērtēšanas.
2. iebūvēts algoritms
Saskaņā ar optiskās plūsmas metodi pikseļu intensitātes datu laika variācija un korelācija attēla secībā tiek izmantota, lai noteiktu attiecīgo pikseļu pozīciju kustību, un katra pikseļa punkta darbojošā informācija tiek iegūta no attēla secības, izmantojot Gausa Atšķirības filtrs, LBP raksturlielumi un atbalsta vektori Vienlaikus optiskās plūsmas lauks ir jutīgs pret objektu kustību, un optiskās plūsmas lauku var izmantot, lai vienmērīgi noteiktu acu kustību un mirgo. Šī dzīvās noteikšanas metode var panākt neredzīgu noteikšanu bez lietotāja sadarbības.
Citas vērtēšanas metodes ietver 3D sejas noteikšanu, kas sejas uzņemšanai izmanto 3D kameru, integrē kameras iegūtos datus, sintezē seju, analizē to un beidzot spriež par to, vai tā ir īsta seja vai foto.