Kako se pohađanje prepoznavanja suočavanja razlikuje između lica i fotografija?

Vrijeme prepoznavanja lica Tehnologija pohađanja je uređaj koji mašina stječe slike putem kamere i provodi ljudsku identifikaciju. Ova se tehnologija uglavnom koristi u prepoznavanju identiteta, poput financija, zaključavanja mobilnih telefona, kontrola pristupa i plaćanje lica u kupovini itd., Vrijeme prepoznavanja u našem svakodnevnom životu. Funkcija identifikacije prave osobe prirodno je lice uređaja. Ako je to fotografija, jer je isto kao i ljudsko lice iz avionske perspektive, kako izbjeći lažni problem zamjene stvarnog lica sa fotografijom.

Tokom priznanja, korisnik mora samo da izrazi izrazuje lica sa akcijama, kao što su popravak, napravi specifičan izraz grimase, jer je teško postići takvu specifičnu radnju na fotografiji i na taj način mogu izbjeći prevara fotografija, Prema istraživanju prisustva prepoznavanja lica u skladu sa priznanjem osoblja, otkrivanje treptaja je vrlo pouzdana metoda.
Da bi se smanjila brzina pogreške u sustavu za prepoznavanje lica, sustav primjenjuje informacije o dubini u algoritam detekcije lica koji se koristi u postojećoj fotografiji i inteligentno miješa veličinu prozora za lice prema prozoru za dubinu, to je, što je to što dalje lice iz kamere, okruženje okvira za hvatanje je manji.
Ova metoda koristi posebne infracrvene zrake za projekt mape svjetlosne zračenje na scenu, a zatim se pretvori u dubinu, i dok sustav može identificirati većinu lica, nedostaje mu mogućnost identifikacije razlika između pojedinih lica, tako da nije biometrijsko Umjesto da se sam otopina po sebi može postati kritična koraka na vidiku u širem sistemu provjere autentičnosti.
Koristeći informacije o dubini za otkrivanje lica u digitalnim video streamima, u sceni ako ima više ljudi, lice se može propaliti u skladu s udaljenosti različitih ljudi iz objektiva. Generalizirano prisustvo prepoznavanja lica zapravo uključuje izgradnju pohađanja prepoznavanja lica, uključujući stjecanje slike sa licem, pozicioniranje lica, pretragu identiteta, itd. I pohađanje prepoznavanja lica u a Uzak smisao odnosi se na potvrdu identiteta ili pretraživanja identiteta putem lica tehnologije ili sistema.
Detekcija novčića je metoda za utvrđivanje stvarnih fizioloških karakteristika objekata u nekim scenarijima provjere identiteta. Otkrivanje živahnog konja uglavnom se podijeljeva u dvije vrste, suodgovarajući otkrivanje živahnog otkrivanja i neopstitutivne prepoznavanje živahnosti.
1. Detekcija kooperativne žive: Sustav za otkrivanje lica šalje neke slučajne naredbene akcije, poput treptanja, okretanje glave i otvaranje usta.
2. Neodružena detekcija žive: Infracrvena kamera prikuplja slike za rafinirano otkrivanje, a ovaj proces ne treba sarađivati ​​s bilo kojom određenim radnjama.
Ovdje ću razgovarati 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 ozrače na objektima, pojavljuje se difuzni rasipanje, a odražava se natrag dio svjetla primio objektiv koji će se fokusirati na površinu senzora slike, a zatim se pretvoriti u električni signal , nakon (A / D) analogna-digitalna pretvorba, pretvorena u digitalni signal slike, a zatim se šalju na čip digitalnog obrade signala za obradu i na kraju putem USB-a interfejs se prenosi u sistem i konačno se prikazuje na sistem Monitor.
U usporedbi s običnim kamerama, najveća razlika između infracrvenih kamera i običnih kamera je izvor svjetlosti. Izvor običnih kamera dolazi iz vidljivog svjetla, odnosno sunčeve svjetlosti. Ugrađena infracrvena lampica emitira infracrvene zrake, koje su difuzno raštrkane i primljene kamerom nakon iradiranog na objekt.
1. Princip slike
Znamo da je li to vidljivo svjetlo ili infracrveno svjetlo, osnovna suština su elektromagnetski valovi. Slika koju konačno vidimo je povezana sa reflektirajućim svojstvima površine materijala. Prava ljudska lica i papir, ekrane, trodimenzionalne maske i drugi napad Mediji Razlikuju se karakteristike refleksije, tako da je snimanje također drugačije, a ta razlika će biti očiglednija u refleksiji infracrvenog vala. Na primjer, u infracrvenoj slikovnoj slici ekrana nalazi se samo komad bijelog cvijeća, čak ni ljudsko lice. , kako bi se izbjegla pogrešnija.
2. Ugrađeni algoritam
Prema metodi optičkog protoka, privremeno varijacija i korelacija podataka o intenzitetu piksela u nizu slike koriste se za određivanje kretanja odgovarajućih piksela, a pokretanje podataka svakog piksela dobivaju se iz niza slike, koristeći Gaussov Razlika filter, LBP karakteristike i vektori za podršku, polje optičkog protoka osjetljiv je na kretanje objekata, a polje optičkog protoka može se koristiti za jednoliko otkrivanje pokreta za oči i treptanje. Ova metoda otkrivanja uživo može postići slijepo otkrivanje bez suradnje korisnika.
Ostale metode sudanja uključuju 3D prepoznavanje lica, što koristi 3D kameru za snimanje lica, integrira podatke koje je kamera stekla, sintetizira lice, analizira ga i konačno sudije je li to pravo lice ili fotografiju.