Ako rozlišuje účasť na rozpoznávaní tváre medzi tvárami a fotografiami?

Technológia dochádzky na rozpoznávanie tváre je zariadenie, ktoré stroj získava obrázky prostredníctvom fotoaparátu a vykonáva identifikáciu človeka. Táto technológia sa používa hlavne pri rozpoznávaní identity, ako sú financie, zámky mobilných telefónov, kontrola prístupu a platby tvárou v nákupoch atď. Funkcia identifikácie skutočnej osoby je prirodzene tvárou zariadenia. Ak je to fotografia, pretože je to isté ako ľudská tvár z hľadiska lietadla, ako sa vyhnúť podvodnému problému nahradenia skutočnej tváre fotografiou.

Počas rozpoznávania musí užívateľ urobiť iba výrazy tváre, aby spolupracoval s akciou, ako je napríklad oprava, urobí špecifický výraz, ktorý je pre Podľa prieskumu účasti na rozpoznávaní tváre podľa priznania personálu je detekcia blikania veľmi spoľahlivou metódou.
Aby sa znížila miera chybovosti v systéme rozpoznávania tváre a dochádzky, systém aplikuje informácie o hĺbke na algoritmus detekcie tváre používaného v existujúcej fotografii a inteligentne upravuje veľkosť okna tváre podľa hĺbkových súradníc okna tváre. je, čím ďalej je tvár z fotoaparátu, obklopujúca rámec zachytávania je menší.
Táto metóda používa špeciálne infračervené lúče na premietanie mapy žiarenia svetla na scénu, ktorá sa potom premení na hĺbkovú mapu, a hoci systém dokáže identifikovať väčšinu tvárí, chýba mu schopnosť identifikovať rozdiely medzi jednotlivými tvárami, takže nejde o biometriu Namiesto riešenia samo osebe sa môže stať kritickým krokom pozornosti v širšom autentifikačnom systéme.
Použitie hĺbkových informácií na detekciu tvárí v digitálnych video tokoch, v scéne, ak existuje viac ľudí, tvár môže byť zlyhaná podľa vzdialenosti rôznych ľudí od objektívu. Zovšeobecnená účasť na rozpoznávaní tvár Úzky zmysel sa týka potvrdenia identity alebo vyhľadávania identity prostredníctvom technológie alebo systému tváre.
Detekcia živice je metóda na určenie skutočných fyziologických charakteristík objektov v niektorých scenároch overovania identity. Detekcia živice je rozdelená hlavne na dva typy, detekcia kooperatívnej živice a rozpoznávanie nespolupratívnej živice.
1. Detekcia kooperatívnej živice: Systém detekcie tváre vysiela niektoré náhodné príkazové akcie, ako napríklad blikanie, otáčanie hlavy a otváranie úst.
2. Detekcia neopratatívnej živice: Infračervená kamera zhromažďuje obrázky na rafinovanú detekciu a tento proces nemusí spolupracovať so špecifikovanými akciami.
Tu budem hovoriť o rozdiele medzi infračervenými kamerami a obyčajnými kamerami. V porovnaní s obyčajnými kamerami je najväčší rozdiel medzi infračervenými kamerami a obyčajnými kamerami rozdiel v zdroji svetla. Po prvé, pre zobrazovanie kamier je svetlo ožarované na objektoch, dochádza k rozptylu a odrazeným zadnej časti svetla bude prijatá šošovkou, aby sa zamerala na povrch snímača obrazu a potom sa premení na elektrický signál , po (a/d) analógovo-digitálnom konverzii, prevedený na digitálny obrazový signál a potom odoslaný do čipu na spracovanie digitálneho signálu na spracovanie a nakoniec prostredníctvom USB rozhranie sa prenesie do systému a nakoniec sa zobrazí na monitor.
V porovnaní s obyčajnými kamerami je najväčším rozdielom medzi infračervenými kamerami a obyčajnými kamerami zdroj svetla. Svetelný zdroj bežných kamier pochádza z viditeľného svetla, to znamená slnečné svetlo. Vstavaná infračervená lampa vyžaruje infračervené lúče, ktoré sú rozptýlené a prijímané kamerou po ožiarení na objekte.
1. Zobrazovací princíp
Vieme, že či už ide o viditeľné svetlo alebo infračervené svetlo, základnou podstatou sú elektromagnetické vlny. Obrázok, ktorý konečne vidíme, súvisí s reflexnými vlastnosťami povrchu materiálu. Skutočné ľudské tváre a papier, obrazovky, trojrozmerné masky a ďalšie útočné médiá sú odrazové charakteristiky rôzne, takže zobrazovanie je tiež odlišné a tento rozdiel bude zrejmejší pri odrazu infračervených vĺn. Napríklad na infračervenom zobrazovacom obrázku obrazovky je iba kúsok bielych kvetov, dokonca ani ľudská tvár. , aby sa zabránilo nesprávnemu posudzovaniu.
2. Vstavaný algoritmus
Podľa metódy optického toku sa na určenie pohybu príslušných polohy pixelov použije časová variácia a korelácia údajov o intenzite pixelov v obrazovej sekvencii. Rozdiel filter, charakteristiky LBP a podporné vektory súčasne je optické prietokové pole citlivé na pohyb objektov a optické prietokové pole sa môže použiť na rovnomerné detekcie pohybu očí a blikanie. Táto metóda živej detekcie môže dosiahnuť slepú detekciu bez spolupráce používateľa.
Medzi ďalšie metódy posudzovania patrí detekcia 3D tváre, ktorá používa 3D kameru na snímanie tváre, integruje údaje získané kamerou, syntetizuje tvár, analyzuje ich a nakoniec posudzuje, či ide o skutočnú tvár alebo fotografiu.