Com distingeix l’assistència al reconeixement facial entre cares i fotos?

La tecnologia d’assistència al temps de reconeixement facial és un dispositiu que la màquina adquireix imatges a través de la càmera i realitza la identificació humana. Aquesta tecnologia s’utilitza principalment en el reconeixement d’identitat, com ara les finances, els panys de telefonia mòbil, el control d’accés i el pagament de la cara a les compres, etc., la tecnologia d’assistència al temps de reconeixement de la cara ja existeix a la nostra vida diària. La funció d’identificació de la persona real és naturalment la cara del dispositiu. Si es tracta d’una foto, perquè és la mateixa que la cara humana des d’una perspectiva de l’avió, com evitar el problema fraudulent de substituir la cara real per una foto.

Durant el reconeixement, l’usuari només necessita fer expressions facials per cooperar amb l’acció, com ara una reparació, fer una reixa d’expressió específica, perquè és difícil aconseguir una acció específica a la foto i, per tant, pot evitar el frau fotogràfic, Segons la investigació d’assistència al reconeixement facial segons la confessió del personal, la detecció de parpelleig és un mètode molt fiable.
Per tal de reduir la taxa d’error en el sistema de reconeixement i assistència facial, el sistema aplica informació de profunditat a l’algoritme de detecció facial que s’utilitza en la fotografia existent i escala de manera intel·ligent la mida de la finestra facial segons les coordenades de profunditat de la finestra facial és, com més lluny és la cara de la càmera, l’envolta del marc de captura és més petit.
Aquest mètode utilitza rajos especials per infrarojos per projectar un mapa de radiació lleugera a l'escena, que després es converteix en un mapa de profunditat i, tot i que el sistema pot identificar la majoria de cares, no té la capacitat d'identificar les diferències entre les cares individuals, de manera que no és biomètrica En lloc d'una solució en si mateixa, pot convertir-se en un pas crític de visió en el sistema d'autenticació més ampli.
Utilitzant informació de profunditat per detectar cares en fluxos de vídeo digitals, en una escena, si hi ha diverses persones, la cara es pot fallar segons la distància de diferents persones de la lent. L’assistència generalitzada de reconeixement facial inclou en realitat la construcció d’assistència al reconeixement facial Una sèrie de tecnologies relacionades del sistema, incloent l’adquisició d’imatges facials, posicionament facial, preprocessament d’assistència al reconeixement facial, confirmació d’identitat i recerca d’identitat, etc. i assistència al reconeixement facial en un El sentit estret es refereix a la confirmació d’identitat o a la cerca d’identitat mitjançant la tecnologia de cares o sistema.
La detecció de la vida és un mètode per determinar les característiques fisiològiques reals dels objectes en alguns escenaris de verificació d’identitat. La detecció de la vida es divideix principalment en dos tipus, la detecció de la vida cooperativa i el reconeixement de la vida no cooperativa.
1. Detecció de la vida cooperativa: el sistema de detecció facial envia algunes accions de comandament aleatòries, com parpellejar, girar el cap i obrir la boca.
2. Detecció de la vida no cooperativa: la càmera infraroja recopila imatges per a la detecció refinada i aquest procés no necessita cooperar amb cap accions especificades.
Aquí parlaré de la diferència entre les càmeres infrarojos i les càmeres ordinàries. En comparació amb les càmeres ordinàries, la diferència més gran entre les càmeres infrarojos i les càmeres ordinàries és la diferència de la font de llum. En primer lloc, per a la imatge de les càmeres, la llum s’irradia en objectes, es produeix una dispersió difusa i es reflecteix la part posterior de la llum serà rebuda per la lent per centrar -se en la superfície del sensor d’imatge i després es converteix en un senyal elèctric , després (a/d) la conversió analògica a digital, convertida en un senyal d’imatge digital, i després s’envia al xip de processament de senyal digital per al processament, i finalment a través de la USB la interfície es transfereix al sistema i finalment es mostra al Supervisar.
En comparació amb les càmeres ordinàries, la diferència més gran entre les càmeres infrarojos i les càmeres ordinàries és la font de llum. La font de llum de les càmeres ordinàries prové de la llum visible, és a dir, la llum del sol. Les làmpades d’infrarojos integrades emeten rajos d’infrarojos, que estan difusament dispersos i rebuts per la càmera després d’haver estat irradiats a l’objecte.
1. Principi d’imatge
Sabem que si es tracta de llum visible o infraroja, l’essència bàsica són les ones electromagnètiques. La imatge que finalment veiem està relacionada amb les propietats reflectants de la superfície del material. Cares i paper humans reals, pantalles, màscares tridimensionals i altres mitjans d’atac, les característiques de reflexió són diferents, de manera que la imatge també és diferent, i aquesta diferència serà més evident en la reflexió de l’ona infraroja. Per exemple, a la imatge d’imatge d’infrarojos d’una pantalla, només hi ha un tros de flors blanques, ni tan sols una cara humana. , per evitar un judici erroni.
2. Algoritme integrat
Segons el mètode de flux òptic, la variació temporal i la correlació de les dades d’intensitat de píxels a la seqüència d’imatges s’utilitzen per determinar el moviment de les posicions de píxels respectives i s’obté la informació de cada punt de píxel a partir de la seqüència d’imatges, mitjançant la gaussiana, utilitzant el gaussia. Filtre de diferència, característiques de LBP i vectors de suport Al mateix temps, el camp de flux òptic és sensible al moviment dels objectes, i el camp de flux òptic es pot utilitzar per detectar uniformement el moviment dels ulls i parpellejar. Aquest mètode de detecció en directe pot aconseguir la detecció de cecs sense la cooperació de l’usuari.
Altres mètodes de jutge inclouen la detecció de la cara 3D, que utilitza una càmera 3D per disparar una cara, integra les dades adquirides per la càmera, sintetitza una cara, l’analitza i, finalment, jutja si es tracta d’una cara real o d’una foto.