כיצד נוכחות זיהוי פנים מבדילה בין פנים לתמונות?

טכנולוגיית נוכחות זמן זיהוי פנים היא מכשיר שהמכונה רוכשת תמונות דרך המצלמה ומנהלת זיהוי אנושי. טכנולוגיה זו משמשת בעיקר בזיהוי זהות, כגון מימון, מנעולי טלפונים ניידים, בקרת גישה ותשלום פנים בקניות וכו ', טכנולוגיית נוכחות של זמן הכרה בפנים כבר קיימת בחיי היומיום שלנו. פונקציית הזיהוי של האדם האמיתי היא באופן טבעי את פני המכשיר. אם זו תמונה, מכיוון שהיא זהה לפנים האנושיות מנקודת מבט מטוס, כיצד להימנע מבעיה ההונאה של החלפת הפנים האמיתיות בתמונה.

במהלך ההכרה, המשתמש צריך רק לבצע הבעות פנים כדי לשתף פעולה עם הפעולה, כמו תיקון, לבצע ביטוי ספציפי לעוות, מכיוון שקשה להשיג פעולה כה ספציפית בתמונה, וכך יכול להימנע מהונאת תמונות, על פי מחקרי נוכחות הכרת הפנים על פי הווידוי של אנשי הצוות, איתור מהבהב הוא שיטה אמינה מאוד.
על מנת להפחית את שיעור השגיאות במערכת זיהוי הפנים והנוכחות, המערכת מיישמת מידע עומק על אלגוריתם זיהוי הפנים המשמש בצילום קיים, ומגדיל באופן מושכל את גודל חלון הפנים בהתאם לתאם העומק של חלון הפנים, זה הוא, ככל שהפנים רחוקות יותר מהמצלמה, מסגרת הלכידה המקיפה קטנה יותר.
שיטה זו משתמשת בקרני אינפרא אדום מיוחדות כדי להקרין מפה של קרינת אור על הסצינה, אשר לאחר מכן מומר למפה עומק, ובעוד שהמערכת יכולה לזהות את מרבית הפנים, היא חסרה את היכולת לזהות הבדלים בין פרצופים בודדים, כך שהיא לא ביומטריה במקום פיתרון בפני עצמו, הוא יכול להפוך לצעד קו קריטי של ראייה במערכת האימות הרחבה יותר.
שימוש במידע עומק לגילוי פרצופים בזרמי וידיאו דיגיטליים, בסצנה, אם יש אנשים מרובים, ניתן להיכשל בפנים בהתאם למרחק של אנשים שונים מהעדשה. הנוכחות הכללית לזיהוי פנים כוללת למעשה את בניית נוכחות זיהוי הפנים סדרה של טכנולוגיות קשורות של המערכת, כולל רכישת תמונת פנים, מיקום פנים, נוכחות זיהוי פנים לעיבוד מקדים, אישור זהות וחיפוש זהות וכו ', ונוכחות זיהוי פנים Sense Sense מתייחס לאישור זהות או לחיפוש זהות באמצעות טכנולוגיית פנים או מערכת.
איתור חיות הוא שיטה לקביעת המאפיינים הפיזיולוגיים האמיתיים של אובייקטים בתרחישים מסוימים לאימות זהות. איתור חיות מחולק בעיקר לשני סוגים, גילוי חיות שיתופי והכרת חיות לא שיתופית.
1. איתור חיות שיתופיות: מערכת גילוי הפנים שולחת כמה פעולות פקודה אקראיות, כגון מהבהב, סיבוב הראש ופתיחת הפה.
2. איתור חיות לא שיתופי: המצלמה האינפרא אדום אוספת תמונות לגילוי מעודן, ותהליך זה אינו צריך לשתף פעולה עם פעולות מוגדרות.
כאן אדבר על ההבדל בין מצלמות אינפרא אדום למצלמות רגילות. בהשוואה למצלמות רגילות, ההבדל הגדול ביותר בין מצלמות אינפרא אדום למצלמות רגילות הוא ההבדל במקור האור. ראשית, לצורך הדמיה של מצלמות, אור מוקרן על חפצים, מתרחש פיזור מפוזר, וחלק לאחור משתקף של האור יתקבל על ידי העדשה כדי להתמקד על פני חיישן התמונה ואז יומר לאות חשמלי , לאחר (A/D) המרה אנלוגית לדיגיטלית, הוסבה לאות תמונה דיגיטלי ואז נשלחה לשבב עיבוד האות הדיגיטלי לעיבוד, ולבסוף דרך ה- USB הממשק מועבר למערכת ומוצג לבסוף על צג.
בהשוואה למצלמות רגילות, ההבדל הגדול ביותר בין מצלמות אינפרא אדום למצלמות רגילות הוא מקור האור. מקור האור של מצלמות רגילות מגיע מאור גלוי, כלומר אור שמש. המנורה האינפרא אדום המובנית פולטת קרני אינפרא אדום, המפוזרות ומקבלות באופן מפוזר על ידי המצלמה לאחר שהוקרנה על האובייקט.
1. עקרון הדמיה
אנו יודעים כי בין אם מדובר באור או אור אינפרא אדום, המהות הבסיסית היא גלים אלקטרומגנטיים. התמונה שאנו רואים סוף סוף קשורה לתכונות המשקפות של משטח החומר. פרצופים אנושיים אמיתיים ונייר, מסכים, מסכות תלת מימדיות ותקשורת התקפה אחרת מאפייני ההשתקפות כולם שונים, כך שההדמיה גם שונה, וההבדל הזה יהיה ברור יותר בהשתקפות הגל האינפרא אדום. לדוגמה, בתמונת ההדמיה האינפרא אדום של מסך, יש רק חתיכת פרחים לבנים, אפילו לא פנים אנושיות. , כדי להימנע מפסק דין שגוי.
2. אלגוריתם מובנה
על פי שיטת הזרימה האופטית, השונות הזמנית והמתאם של נתוני עוצמת הפיקסלים ברצף התמונה משמשים לקביעת התנועה של עמדות הפיקסלים המתאימים, ומידע הריצה של כל נקודת פיקסל מתקבל מרצף התמונה, באמצעות הגאוסית מסנן ההבדל, מאפייני LBP וקטורי תמיכה בו זמנית, שדה הזרימה האופטי רגיש לתנועת האובייקטים, וניתן להשתמש בשדה הזרימה האופטי כדי לאתר באופן אחיד תנועת עיניים וממצמץ. שיטת איתור חי זו יכולה להשיג גילוי עיוור ללא שיתוף פעולה של המשתמש.
שיטות שיפוט אחרות כוללות איתור פנים תלת מימדי, המשתמש במצלמת תלת מימד כדי לצלם פנים, משלב את הנתונים שנרכשו על ידי המצלמה, מסנתז פנים, מנתח אותה ולבסוף שופט אם מדובר בפנים אמיתיות או בתמונה.