Како се похађање о признавању лица разликује између лица и фотографија?

Технологија присуства са препознавањем лица је уређај који машина стиче слике кроз камеру и врши идентификацију људске особе. Ова технологија се углавном користи у препознавању идентитета, као што су финансија, браве за мобилне телефоне, контрола приступа и плаћања лица у куповини итд., Технологија похађања лица већ постоји у нашем свакодневном животу. Реална особа идентификациона функција је природно лице уређаја. Ако је то фотографија, јер је исто као и људско лице из равне перспективе, како избећи лажни проблем замене стварног лица са фотографијом.

Током признања, корисник мора само да направи изразе лица да сарађују са акцијом, као што је поправка, направите специфичан израз Гримаце, јер је тешко постићи такву специфичну радњу на фотографији и на тај начин може да избегне превару фотографија, Према истраживању похађања лица у складу са признањем особља, откривање трептаја је веома поуздана метода.
Да би се смањила стопа грешке у систему препознавања лица и похађања, систем примењује дубинске информације алгоритам за препознавање лица која се користи у постојећој фотографији и интелигентно скалира величину прозора лица у складу са дубином прозора лицем у складу са дубином прозора лица је, даљи је лице са камере, околина оквира за хватање је мања.
Ова метода користи посебне инфрацрвене зраке за пројекат мапе светлости зрачења на сцени, која се затим претвара у мапу дубине, а док систем може да идентификује већину лица, недостаје му способност идентификације разлика између појединачних лица, тако да није биометријска способност Уместо само по себи решење, може постати критични корак вида у систему ширег аутентификације.
Помоћу дубинских информација за откривање лица у дигиталним видео току, на сцени, ако постоји више људи, лице се може успјети у складу са удаљености различитих људи из сочива. Генерализовани похађање лица заправо укључује изградњу похађања препознавања лица, укључујући стицање с тим, укључујући стицање слике, позиционирање лица, преиспитивање лицем лица, потврђивање идентитета и идентитета и идентитет и похађање идентитета. Уски смисао се односи на потврду идентитета или претраживање идентитета путем Фацес технологије или система.
Откривање лежишта је метода за утврђивање стварних физиолошких карактеристика објеката у неким сценаријима верификације идентитета. Откривање лежишта углавном је подељено на две врсте, откривање кооперативног осветљења и не-кооперативно признање лежишта.
1. Откривање кооперативног лежишта: Систем за препознавање лица шаље неке случајне командне акције, попут трептања, окретање главе и отварање уста.
2. Детекција бесно-кооперативног лежања: Инфрацрвена камера прикупља слике за рафинирано откривање и овај процес не мора сарађивати са било каквим одређеним акцијама.
Овде ћу разговарати о разлици између инфрацрвених камера и обичних камера. У поређењу са обичним камерама, највећа разлика између инфрацрвених фотоапарата и обичних камера је разлика у извору светлости. Пре свега, за снимање фотоапарата, светлост је озрачена на објектима, дешава се расипање и одражава се задњи део светлости ће примити сочиво да се фокусира на површину сензора слике, а затим се претвори у електрични сигнал , након (А / Д) аналогно-дигитално претворбе, претворен у дигитални сигнал слике, а затим је упућен дигиталним чипу сигнала за обраду сигнала за обраду и коначно преко УСБ интерфејса преноси се у систем и коначно се приказује на систем и коначно приказан на Монитор.
У поређењу са обичним камерама, највећа разлика између инфрацрвених фотоапарата и обичних камера је извор светлости. Извор светлости обичних камера долази из видљиве светлости, то је, сунчево светло. Уграђена инфрацрвена лампа емитује инфрацрвене зраке, које су дифузно раштркане и примљене од стране камере након што се озраче на објекту.
1. Принцип за снимање
Знамо да је то видљиво светло или инфрацрвено светло, основна суштина је електромагнетна таласа. Слика коју коначно видимо је повезана са рефлективним својствима површине материјала. Праве људске лица и папир, екрани, тродимензионалне маске и други напад Медији, карактеристике рефлексије су различите, тако да је и снимање такође различито, а ова разлика ће бити очигледнија у инфрацрвеном таласном одразом. На пример, у инфрацрвеној слици Слика екрана, постоји само комад белог цвећа, чак ни људског лица. , како би се избегла погрешна процена.
2. Уграђени алгоритам
Према методи оптичког протока, временске варијације и корелација података о интензитету пиксела користе се за одређивање кретања одговарајућих позиција пиксела, а покретање података сваке тачке пиксела добијају се са секвенце слике, користећи Гауссове Диференцијални филтер, ЛБП Карактеристике и вектори подршке Истовремено, оптички проток је осетљив на кретање објеката, а поље оптичког протока може се користити за једнократко открити кретање очију и трептати. Ова метода детекције уживо може постићи слепо детекцију без сарадње корисника.
Остале методе судења укључују 3Д детекцију лица, која користи 3Д камеру да би се упуцала лице, интегрише податке стечене камером, синтетише лице, анализира га и коначно судије да ли је то право лице или фотографија.