Jak rozlišuje účast na obličeji mezi tvářemi a fotografiemi?

Technologie časové účasti na obličeji je zařízení, které stroj získává obrázky prostřednictvím kamery a provádí lidskou identifikaci. Tato technologie se používá hlavně při rozpoznávání identity, jako jsou finance, zámky mobilních telefonů, kontrola přístupu a platba obličeje při nakupování atd., Technologie docházky v době rozpoznávání obličeje již v našem každodenním životě existuje. Funkce identifikace skutečné osoby je přirozeně tváří zařízení. Pokud se jedná o fotografii, protože je to stejné jako lidská tvář z pohledu letadla, jak se vyhnout podvodnému problému nahrazení skutečné tváře fotografií.

Během uznání musí uživatel pouze učinit výrazy obličeje ke spolupráci s akcí, jako je oprava, vytvořit konkrétní výraz grimasu, protože je obtížné dosáhnout takové konkrétní akce na fotografii, a tak se může vyhnout podvodům s fotografiemi, Podle výzkumu uznání obličeje podle přiznání personálu je detekce blikání velmi spolehlivá metoda.
Aby se snížila míra chyb v systému rozpoznávání a docházky, systém aplikuje hloubkovou informace na algoritmus detekce obličeje používaný ve stávající fotografii a inteligentně upravuje velikost okna obličeje podle hloubkových souřadnic okna obličeje, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že, že je, čím dál je obličej z kamery, okolní rám zachycení je menší.
Tato metoda používá speciální infračervené paprsky k promítnutí mapy záření světla na scénu, která je poté převedena na hloubkovou mapu, a zatímco systém dokáže identifikovat většinu tváří, postrádá schopnost identifikovat rozdíly mezi jednotlivými tvářemi, takže to není biometrika Spíše než řešení samo o sobě se může stát kritickým krokem pro sledování v širším autentizačním systému.
Použití hloubkových informací k detekci tváří v digitálních videoream, ve scéně, pokud existuje více lidí, může být tvář selhána podle vzdálenosti různých lidí od objektivu. Zobecněná účast na rozpoznávání obličeje ve skutečnosti zahrnuje konstrukci účasti na rozpoznávání obličeje řadu souvisejících technologií systému, včetně získávání obrazu obličeje, umístění obličeje, účasti na rozpoznávání obličeje, potvrzení identity a hledání identity atd. A účast na uznání obličeje v a Úzký smysl se týká potvrzení identity nebo hledání identity prostřednictvím technologie nebo systému tváře.
Detekce životnosti je metoda pro stanovení skutečných fyziologických charakteristik objektů v některých scénářích ověřování identity. Detekce životnosti je rozdělena hlavně do dvou typů, detekce kooperativního životnosti a nespolupracujícího rozpoznávání.
1. Detekce kooperativního života: Systém detekce obličeje vysílá některé náhodné příkazové akce, jako je blikání, otočení hlavy a otevření úst.
2. Detekce nekooperativního života: Infračervená kamera shromažďuje obrázky pro rafinovanou detekci a tento proces nemusí spolupracovat s žádnými specifikovanými akcemi.
Zde budu mluvit o rozdílu mezi infračervenými kamerami a obyčejnými kamerami. Ve srovnání s běžnými kamerami je největší rozdíl mezi infračervenými kamerami a obyčejnými kamerami rozdílem ve světelném zdroji. Za prvé, pro zobrazování kamer je světlo ozářeno na objektech, dochází k rozptylu a odrazující se zadní část světla obdrží čočka, aby se zaměřila na povrch obrazového senzoru a poté převedeno na elektrický signál , po (A/D) přeměně analog-digitální, převedena na digitální obrazový signál a poté odeslána do čipu pro zpracování digitálního signálu pro zpracování a nakonec prostřednictvím USB je rozhraní přeneseno do systému a nakonec zobrazeno na monitor.
Ve srovnání s běžnými kamerami je největší rozdíl mezi infračervenými kamerami a obyčejnými kamerami. Světelný zdroj obyčejných kamer pochází z viditelného světla, tj. Slunečního světla. Vestavěná infračervená lampa emituje infračervené paprsky, které jsou difuzně rozptýleny a přijímány kamerou po ozáření na objektu.
1. Princip zobrazování
Víme, že ať už je to viditelné světlo nebo infračervené světlo, základní podstatou jsou elektromagnetické vlny. Obrázek, který konečně vidíme, souvisí s reflexními vlastnostmi povrchu materiálu. Skutečné lidské tváře a papír, obrazovky, trojrozměrné masky a další útočné média jsou odrazové charakteristiky odlišné, takže zobrazování je také odlišné, a tento rozdíl bude zřejmá v odrazu infračervené vlny. Například na infračerveném zobrazovacím obrázku obrazovky je pouze kus bílých květů, dokonce ani lidská tvář. , tak, aby se zabránilo nesprávnému posouzení.
2. Vestavěný algoritmus
Podle metody optického toku se k určení pohybu příslušných pozic pixelů používá časová variace a korelace dat intenzity pixelů v sekvenci obrazu a běžící informace o každém pixelovém bodě se získá z obrazové sekvence pomocí Gaussiana Rozdílný filtr, charakteristiky LBP a podpůrné vektory Současně je pole optického toku citlivé na pohyb objektů a pole optického toku lze použít k rovnoměrné detekci pohybu očí a blikání. Tato metoda živé detekce může dosáhnout detekce slepých bez spolupráce uživatele.
Mezi další metody posuzování patří detekce 3D obličeje, která používá 3D kameru k natáčení obličeje, integruje data získaná kamerou, syntetizuje obličej, analyzuje ji a nakonec soudí, zda se jedná o skutečnou tvář nebo fotografii.