Kuidas eristab näotuvastuses osalemist nägusid ja fotosid?

Näotuvastuse Time külastamise tehnoloogia on seade, mille masin omandab kaamera kaudu pilte ja viib läbi inimese tuvastamist. Seda tehnoloogiat kasutatakse peamiselt identiteedituvastuses, näiteks rahandus, mobiiltelefonide lukud, juurdepääsu kontrollimine ja näkku maksmine ostlemisel jne, mis on meie igapäevaelus juba olemas. Päris inimese tuvastamise funktsioon on loomulikult seadme nägu. Kui see on foto, kuna see on sama, mis inimese nägu lennukist, kuidas vältida petturlikku probleemi tegeliku näo asendamise fotoga.

Tunnustuse ajal peab kasutaja tegema ainult näoilmeid, et teha koostööd toiminguga, näiteks remondiga, muuta konkreetne väljend grimass, kuna sellist konkreetset toimingut on keeruline fotol saavutada ja seega saab fotopettusi vältida, Personali ülestunnistuse kohaselt on näotuvastusega seotud uuringute kohaselt vilkumise tuvastamine väga usaldusväärne meetod.
Näotuvastuse ja käimissüsteemi veamäära vähendamiseks rakendab süsteem olemasolevas fotograafias kasutatava näotuvastuse algoritmi jaoks sügavust ja skaleerib intelligentselt näoakna suurust vastavalt näoakna sügavuskoordinaatidele, mis on see, mis see on on, mida kaugemal on kaamerast pärit nägu, seda ümbritsev jäädvustusraam on väiksem.
See meetod kasutab spetsiaalseid infrapunakiirte, et projitseerida stseenile valguskiirguse kaardi, mis seejärel teisendatakse sügavuseks ja kuigi süsteem suudab enamiku nägusid tuvastada, puudub sellel võime tuvastada erinevusi üksikute nägude vahel, nii et see pole biomeetria Lahenduse asemel võib see muutuda laiemas autentimissüsteemis kriitiliseks vaateväljaks.
Digitaalsete videovoogude nägude tuvastamiseks sügavusteabe kasutamine stseenis, kui inimesi on mitu, võib nägu ebaõnnestuda vastavalt objektiivi erinevate inimeste kaugusele. Üldine näotuvastuses osalemine hõlmab tegelikult näotuvastuses osalemise konstrueerimist süsteemi seotud tehnoloogiate seeria, sealhulgas näopildi omandamine, näo positsioneerimine, näotuvastuses osalemise eeltöötlus, identiteedi kinnitus ja identiteedi otsing jne ning näotuvastuses osalemine a. Kitsas mõte viitab identiteedi kinnitamisele või identiteedi otsimisele läbi näo tehnoloogia või süsteemi.
Elavuse tuvastamine on meetod objektide tegelike füsioloogiliste omaduste määramiseks mõne identiteedi kontrolli stsenaariumi korral. Elatusavade tuvastamine jaguneb peamiselt kahte tüüpi, ühistulisuse tuvastamine ja mittetöötava elujõu äratundmine.
1. Ühistulisuse tuvastamine: näo tuvastamise süsteem saadab mõned juhuslikud käsutoimingud, näiteks vilkumine, pea keeramine ja suu avamine.
2. Koostöötu elujõudude tuvastamine: infrapunakaamera kogub pilte rafineeritud tuvastamiseks ja see protsess ei pea tegema koostööd ühegi määratletud toiminguga.
Siin räägin erinevusest infrapunakaamerate ja tavaliste kaamerate vahel. Võrreldes tavaliste kaameratega on suurim erinevus infrapunakaamerate ja tavaliste kaamerate vahel valgusallika erinevus. Esiteks, kaamerate kuvamiseks kiiritatakse valgust objektidele, toimub difuusne hajumine ja peegeldub valguse tagaosas osa objektiivi abil, et keskenduda pildisenduri pinnale ja seejärel teisendada elektrisignaaliks , Pärast (a/d) analoog-digitaal muundamist teisendatakse digitaalseks pildisignaaliks ja saadetakse seejärel töötlemiseks digitaalse signaalitöötluse kiibisse ning lõpuks USB kaudu kantakse liidese süsteemi ja kuvatakse lõpuks ekraan.
Võrreldes tavaliste kaameratega on suurim erinevus infrapunakaamerate ja tavaliste kaamerate vahel valgusallikaks. Tavaliste kaamerate valgusallikas pärineb nähtavast valgusest, see tähendab päikesevalgust. Sisseehitatud infrapunalamp eraldab infrapunakiirte, mis on hajutatud ja kaamera poolt pärast objekti kiiritamist vastu võetud.
1. Kujutise põhimõte
Me teame, et kas see on nähtav või infrapunavalgus, on põhiline olemus elektromagnetilised lained. Pilt, mida lõpuks näeme, on seotud materjali pinna peegeldavate omadustega. Inimlikud näod ja paberid, ekraanid, kolmemõõtmelised maskid ja muud rünnakumeediumid on kõik peegeldusomadused erinevad, nii et ka kujutis on erinev ja see erinevus on infrapunalaine peegelduses ilmsem. Näiteks ekraani infrapunapildipildil on ainult valgeid lilli, isegi mitte inimlikku nägu. , et vältida valesti otsustamist.
2. Sisseehitatud algoritm
Optilise voolumeetodi kohaselt kasutatakse vastavate pikslite positsioonide liikumise määramiseks piksli intensiivsuse andmete ajalist varieerumist ja korrelatsiooni pildijärjestuses ning iga pikslipunkti käitusinfot saadakse pildijärjestusest, kasutades Gaussi keeles Gaussi. Erinevusfilter, LBP omadused ja tugivektorid samal ajal on optiline vooluväli tundlik objektide liikumise suhtes ning optilise vooluvälja saab kasutada silmade liikumise ja vilkumise ühtlaseks tuvastamiseks. See reaalajas tuvastusmeetod võib saavutada pimeda tuvastamise ilma kasutaja koostööta.
Muud hindamismeetodid hõlmavad 3D -näo tuvastamist, mis kasutab 3D -kaamerat näo pildistamiseks, integreerib kaamera poolt omandatud andmed, sünteesib nägu, analüüsib seda ja otsustab lõpuks, kas see on tõeline nägu või foto.