Kako prisustvo prepoznavanja lica razlikuje lica i fotografije?

Tehnologija posjećenosti vremena prepoznavanja lica uređaj je koji stroj stječe slike kroz kameru i provodi ljudsku identifikaciju. Ova se tehnologija uglavnom koristi u prepoznavanju identiteta, kao što su financije, brave mobilnih telefona, kontrola pristupa i plaćanje lica u kupovini itd., U našem svakodnevnom životu već postoji tehnologija prepoznavanja vremena prepoznavanja. Funkcija identifikacije stvarne osobe prirodno je lice uređaja. Ako se radi o fotografiji, jer je isto kao i ljudsko lice iz avionske perspektive, kako izbjeći lažni problem zamjene stvarnog lica fotografijom.

Tijekom prepoznavanja, korisnik mora samo izraziti izraze lica za suradnju s radnjom, poput popravka, napraviti specifičan izraz grimasa, jer je teško postići tako specifičnu radnju na fotografiji i na taj način može izbjeći prijevaru s fotografijama, Prema istraživanju prisutnosti prepoznavanja lica prema priznanju osoblja, otkrivanje treptaja vrlo je pouzdana metoda.
Kako bi se smanjila stopa pogreške u sustavu prepoznavanja i posjećenosti lica, sustav primjenjuje podatke o dubini na algoritam otkrivanja lica koji se koristi u postojećoj fotografiji, a inteligentno skalira veličinu prozora lica prema koordinatama dubine u prozoru lica, taj je, što je više lice od kamere, okolni okvir za hvatanje je manji.
Ova metoda koristi posebne infracrvene zrake za projiciranje karte zračenja svjetlosti na scenu, koja se zatim pretvara u dubinsku mapu, i dok sustav može identificirati većinu lica, nedostaje joj sposobnost prepoznavanja razlika između pojedinačnih lica, tako da nije biometrija Umjesto rješenja samo po sebi, to može postati kritični korak vida u širem sustavu provjere autentičnosti.
Korištenje podataka o dubini za otkrivanje lica u digitalnim video strujama, u sceni, ako ima više ljudi, lice može biti propalo prema udaljenosti različitih ljudi od leće. Općenito pohađanje prepoznavanja lica zapravo uključuje izgradnju posjećenosti prepoznavanja lica niz povezanih tehnologija sustava, uključujući stjecanje slike lica, pozicioniranje lica, prethodno obradu prisustva prepoznavanja lica, potvrdu identiteta i pretraživanje identiteta itd., I prisustvo prepoznavanja lica u a Uski smisao odnosi se na potvrdu identiteta ili pretraživanje identiteta putem tehnologije ili sustava lica.
Otkrivanje živaca metoda je za određivanje stvarnih fizioloških karakteristika objekata u nekim scenarijima provjere identiteta. Otkrivanje živosti uglavnom je podijeljeno na dvije vrste, kooperativno otkrivanje živa i nekooperativno prepoznavanje živosti.
1. Detekcija kooperativne živahne: Sustav za otkrivanje lica šalje neke slučajne naredbene radnje, poput treptanja, okretanja glave i otvaranja usta.
2. Neoperativno otkrivanje živosti: Infracrvena kamera prikuplja slike za rafinirano otkrivanje, a ovaj postupak ne treba surađivati ​​s bilo kojim navedenim radnjama.
Ovdje ću govoriti o razlici između infracrvenih kamera i običnih kamera. U usporedbi s običnim kamerama, najveća razlika između infracrvenih kamera i običnih kamera je razlika u izvoru svjetlosti. Prije svega, za snimanje kamera, svjetlost se ozrači na objektima, pojavljuje se difuzno raspršivanje, a leća će se odbiti u leđima da se usredotoči na površinu senzora slike, a zatim pretvori u električni signal , nakon (a/d) analogno-digitalne pretvorbe, pretvorenu u digitalni signal slike, a zatim poslani na digitalni čip za obradu signala radi obrade, a na kraju putem USB sučelje se prenosi u sustav i na kraju prikazuje na monitor.
U usporedbi s običnim kamerama, najveća razlika između infracrvenih kamera i običnih kamera je izvor svjetlosti. Svjetlosni izvor običnih kamera dolazi od vidljive svjetlosti, odnosno sunčeve svjetlosti. Ugrađena infracrvena svjetiljka emitira infracrvene zrake, koje su difuzno raspršene i primljene od strane kamere nakon što su ozračene na objektu.
1. Princip snimanja
Znamo da je li vidljiva svjetlost ili infracrvena svjetlost, osnovna suština elektromagnetski valovi. Slika koju konačno vidimo povezana je s reflektirajućim svojstvima površine materijala. Prava ljudska lica i papir, ekrani, trodimenzionalne maske i drugi napadni mediji karakteristike refleksije su različite, tako da je i snimanje različito, a ta će razlika biti očiglednija u infracrvenom refleksiji valova. Na primjer, u infracrvenoj slikovnoj slici ekrana postoji samo komad bijelog cvijeća, čak ni ljudsko lice. , kako bi se izbjeglo pogrešno prosuđivanje.
2. Ugrađeni algoritam
Prema metodi optičkog protoka, vremenska varijacija i povezanost podataka intenziteta piksela u slijedu slike koriste se za određivanje kretanja odgovarajućih položaja piksela, a pokretačke informacije svake točke piksela dobivaju se iz slijeda slike, koristeći Gaussian Razlika filtra, karakteristike LBP -a i podržavaju vektore istovremeno, polje optičkog protoka osjetljivo je na kretanje objekata, a optičko polje protoka može se koristiti za ravnomjerno otkrivanje kretanja oka i treptanja. Ova metoda otkrivanja uživo može postići slijepo otkrivanje bez suradnje korisnika.
Ostale metode ocjenjivanja uključuju 3D otkrivanje lica, koja koristi 3D kameru za snimanje lica, integrira podatke dobivene kamerom, sintetizira lice, analizira ga i konačno prosuđuje je li to pravo lice ili fotografija.