Paano nakikilala ang pagdalo sa pagkilala sa mukha sa pagitan ng mga mukha at larawan?

Ang teknolohiya ng pagdalo sa oras ng pagkilala sa mukha ay isang aparato na nakuha ng makina ang mga imahe sa pamamagitan ng camera at nagsasagawa ng pagkakakilanlan ng tao. Ang teknolohiyang ito ay pangunahing ginagamit sa pagkilala sa pagkakakilanlan, tulad ng pananalapi, mga kandado ng mobile phone, pag -access sa pag -access at pagbabayad ng mukha sa pamimili, atbp. Ang tunay na pag -andar ng pagkakakilanlan ng tao ay natural na mukha ng aparato. Kung ito ay isang larawan, sapagkat ito ay katulad ng mukha ng tao mula sa isang pananaw sa eroplano, kung paano maiwasan ang mapanlinlang na problema sa pagpapalit ng totoong mukha ng isang larawan.

Sa panahon ng pagkilala, ang gumagamit ay kailangan lamang gumawa ng mga ekspresyon sa mukha upang makipagtulungan sa pagkilos, tulad ng pag -aayos, gumawa ng isang tiyak na pagngangalit ng expression, sapagkat mahirap makamit ang isang tiyak na pagkilos sa larawan, at sa gayon ay maiiwasan ang pandaraya sa larawan, Ayon sa pananaliksik sa pagdalo sa mukha ayon sa pagtatapat ng mga tauhan, ang pagtuklas ng kumikislap ay isang maaasahang pamamaraan.
Upang mabawasan ang rate ng error sa sistema ng pagkilala sa mukha at pagdalo, ang sistema ay nalalapat ang malalim na impormasyon sa algorithm ng pagtuklas ng mukha na ginamit sa umiiral na litrato, at matalinong kaliskis ang laki ng window ng mukha ayon sa lalim na coordinate ng window ng mukha, na ay, mas malayo ang mukha ay mula sa camera, ang nakapalibot na capture frame ay mas maliit.
Ang pamamaraang ito ay gumagamit ng mga espesyal na sinag ng infrared upang mag -proyekto ng isang mapa ng light radiation papunta sa eksena, na kung saan ay pagkatapos ay na -convert sa isang malalim na mapa, at habang ang system ay maaaring makilala ang karamihan sa mga mukha, kulang ito ng kakayahang makilala ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga indibidwal na mukha, kaya hindi ito biometrics Sa halip na isang solusyon sa sarili nito, maaari itong maging isang kritikal na linya ng paningin sa mas malawak na sistema ng pagpapatunay.
Gamit ang malalim na impormasyon upang makita ang mga mukha sa mga digital na stream ng video, sa isang eksena, kung mayroong maraming mga tao, ang mukha ay maaaring mabigo ayon sa distansya ng iba't ibang mga tao mula sa lens. Ang pangkalahatang pagdalo sa pagkilala sa mukha ay talagang kasama ang pagtatayo ng pagdalo sa pagkilala sa mukha ng isang serye ng mga kaugnay na teknolohiya ng system, kabilang ang pagkuha ng imahe ng mukha, pagpoposisyon sa mukha, pagdalo sa pagkilala sa mukha, pagkumpirma ng pagkakakilanlan at paghahanap ng pagkakakilanlan, atbp, at pagdalo sa pagkilala sa mukha sa isang Ang makitid na kahulugan ay tumutukoy sa kumpirmasyon ng pagkakakilanlan o paghahanap ng pagkakakilanlan sa pamamagitan ng teknolohiya o sistema ng mukha.
Ang Liveness Detection ay isang pamamaraan upang matukoy ang tunay na mga katangian ng physiological ng mga bagay sa ilang mga sitwasyon sa pag -verify ng pagkakakilanlan. Ang deteksyon ng liveness ay pangunahing nahahati sa dalawang uri, kooperatiba ng liveness detection at non-cooperative liveness pagkilala.
1. Ang pagtuklas ng buhay ng kooperatiba: Ang sistema ng pagtuklas ng mukha ay nagpapadala ng ilang mga random na aksyon ng utos, tulad ng kumikislap, pag -on ang ulo at pagbubukas ng bibig.
2. Non-Cooperative Liveness Detection: Ang infrared camera ay nangongolekta ng mga imahe para sa pino na pagtuklas, at ang prosesong ito ay hindi kailangang makipagtulungan sa anumang tinukoy na mga aksyon.
Dito ay pag -uusapan ko ang pagkakaiba sa pagitan ng mga infrared camera at ordinaryong camera. Kung ikukumpara sa mga ordinaryong camera, ang pinakamalaking pagkakaiba sa pagitan ng mga infrared camera at ordinaryong camera ay ang pagkakaiba sa ilaw na mapagkukunan. Una sa lahat, para sa imaging ng mga camera, ang ilaw ay naiinis sa mga bagay, nagkakalat ang pagkalat ay nangyayari, at sumasalamin sa likod na bahagi ng ilaw ay matatanggap ng lens upang mag -focus sa ibabaw ng sensor ng imahe, at pagkatapos ay na -convert sa isang elektrikal na signal . Subaybayan.
Kung ikukumpara sa mga ordinaryong camera, ang pinakamalaking pagkakaiba sa pagitan ng mga infrared camera at ordinaryong camera ay ang ilaw na mapagkukunan. Ang ilaw na mapagkukunan ng mga ordinaryong camera ay nagmula sa nakikitang ilaw, iyon ay, sikat ng araw. Ang built-in na infrared lamp ay naglalabas ng mga infrared ray, na kung saan ay naiiba na nakakalat at natanggap ng camera matapos na maiinis sa bagay.
1. Prinsipyo ng Imaging
Alam namin na kung ito ay nakikita na ilaw o infrared light, ang pangunahing kakanyahan ay mga electromagnetic waves. Ang imahe na sa wakas ay nakikita natin ay nauugnay sa mga mapanimdim na katangian ng materyal na ibabaw. Ang mga tunay na mukha ng tao at papel, mga screen, three-dimensional mask at iba pang pag-atake ng media ang mga katangian ng pagmuni-muni ay magkakaiba, kaya naiiba ang imaging, at ang pagkakaiba na ito ay magiging mas malinaw sa pagmuni-muni ng infrared wave. Halimbawa, sa larawan ng imaging imaging ng isang screen, mayroon lamang isang piraso ng puting bulaklak, kahit na isang mukha ng tao. , upang maiwasan ang maling pagkakamali.
2. built-in na algorithm
Ayon sa paraan ng optical flow, ang temporal na pagkakaiba -iba at ugnayan ng data ng intensity ng pixel sa pagkakasunud -sunod ng imahe ay ginagamit upang matukoy ang paggalaw ng kani -kanilang mga posisyon ng pixel, at ang pagpapatakbo ng impormasyon ng bawat punto ng pixel ay nakuha mula sa pagkakasunud -sunod ng imahe, gamit ang Gaussian Ang pagkakaiba -iba ng filter, mga katangian ng LBP at suporta sa mga vectors nang sabay, ang patlang ng optical flow ay sensitibo sa paggalaw ng mga bagay, at ang optical flow field ay maaaring magamit upang pantay na makita ang paggalaw ng mata at kumikislap. Ang live na pamamaraan ng pagtuklas na ito ay maaaring makamit ang bulag na pagtuklas nang walang kooperasyon ng gumagamit.
Ang iba pang mga pamamaraan ng paghusga ay kasama ang 3D face detection, na gumagamit ng isang 3D camera upang mag -shoot ng mukha, isinasama ang data na nakuha ng camera, synthesize ang isang mukha, pinag -aaralan ito, at sa wakas ay hinuhusgahan kung ito ay isang tunay na mukha o isang larawan.