Yüz tanıma katılımı yüzler ve fotoğraflar arasında nasıl ayrım yapar?

Yüz Tanıma Zamanı Katılım Teknolojisi, makinenin kamera aracılığıyla görüntü aldığı ve insan kimliğini yürüten bir cihazdır. Bu teknoloji esas olarak finans, cep telefonu kilitleri, alışverişte erişim kontrolü ve yüz ödemesi vb. Gibi kimlik tanımada kullanılmaktadır. Gerçek kişi tanımlama fonksiyonu doğal olarak cihazın yüzüdür. Bir fotoğrafsa, çünkü insan yüzü ile uçak perspektifinden aynıdır, gerçek yüzü bir fotoğrafla değiştirmenin hileli probleminden nasıl kaçınılır.

Tanıma sırasında, kullanıcının sadece bir onarım gibi eylemle işbirliği yapmak için yüz ifadeleri yapması gerekir, belirli bir ifade yüzünü bırakır, çünkü fotoğrafta böyle bir eylem elde etmek zordur ve böylece fotoğraf sahtekarlığından kaçınabilir. Personelin itirafına göre yüz tanıma katılım araştırmasına göre, yanıp sönmenin tespiti çok güvenilir bir yöntemdir.
Yüz tanıma ve katılım sistemindeki hata oranını azaltmak için sistem, mevcut fotoğrafta kullanılan yüz algılama algoritmasına derinlik bilgilerini uygular ve yüz penceresinin boyutunu, yüz penceresinin derinlik koordinatlarına göre akıllıca ölçeklendirir, bu yüzü kameradan ne kadar uzak olursa, yakalama çerçevesinin çevresi daha küçüktür.
Bu yöntem, sahneye bir ışık radyasyonu haritası yansıtmak için özel kızılötesi ışınlar kullanır, bu daha sonra bir derinlik haritasına dönüştürülür ve sistem çoğu yüzü tanımlayabilirken, bireysel yüzler arasındaki farklılıkları tanımlama yeteneğinden yoksundur, bu nedenle biyometri değildir Kendi başına bir çözümden ziyade, daha geniş kimlik doğrulama sisteminde kritik bir görüş hattı haline gelebilir.
Dijital video akışlarındaki yüzleri tespit etmek için derinlik bilgilerini kullanarak, bir sahnede, birden fazla kişi varsa, yüz farklı insanların lens mesafesine göre başarısız olabilir. Genelleştirilmiş yüz tanıma katılımı aslında yüz tanıma katılımının inşasını içerir, sistemin bir dizi ilgili teknolojisi, yüz görüntüsü edinimi, yüz konumlandırma, yüz tanıma katılım ön işlemesi, kimlik onaylama ve kimlik arama, vb. Ve yüz tanıma katılımı bir Dar anlam, yüzler teknolojisi veya sistem aracılığıyla kimlik onayı veya kimlik aramasını ifade eder.
Canlılık tespiti, bazı kimlik doğrulama senaryolarındaki nesnelerin gerçek fizyolojik özelliklerini belirlemek için bir yöntemdir. Canlılık tespiti esas olarak iki türe ayrılır: kooperatif canlılık tespiti ve kooperatif olmayan canlılık tanıma.
1. Kooperatif canlılık tespiti: Yüz algılama sistemi, yanıp sönme, başı döndürme ve ağzı açma gibi bazı rastgele komut eylemleri gönderir.
2. Kooperatif olmayan canlılık tespiti: Kızılötesi kamera, rafine tespit için görüntüler toplar ve bu işlemin belirtilen eylemlerle işbirliği yapması gerekmez.
Burada kızılötesi kameralar ve sıradan kameralar arasındaki fark hakkında konuşacağım. Sıradan kameralarla karşılaştırıldığında, kızılötesi kameralar ve sıradan kameralar arasındaki en büyük fark ışık kaynağındaki farktır. Her şeyden önce, kameraların görüntülenmesi için ışık nesnelerde ışınlanır, dağınık saçılma meydana gelir ve ışığın geri yansıtılan bir kısmı, görüntü sensörünün yüzeyine odaklanmak için lens tarafından alınır ve daha sonra bir elektrik sinyaline dönüştürülür , (A/D) analogdan dijital dönüşümden sonra, dijital görüntü sinyaline dönüştürüldü ve daha sonra işleme için dijital sinyal işleme çipine gönderildi ve son olarak USB aracılığıyla arayüz sisteme aktarılır ve son olarak Monitör.
Sıradan kameralarla karşılaştırıldığında, kızılötesi kameralar ve sıradan kameralar arasındaki en büyük fark ışık kaynağıdır. Sıradan kameraların ışık kaynağı görünür ışıktan, yani güneş ışığından gelir. Dahili kızılötesi lamba, nesneye ışınlandıktan sonra kamera tarafından yaygın olarak dağılmış ve alınan kızılötesi ışınlar yayar.
1. Görüntüleme İlkesi
Görünür ışık veya kızılötesi ışık olsun, temel özün elektromanyetik dalgalar olduğunu biliyoruz. Sonunda gördüğümüz görüntü, malzeme yüzeyinin yansıtıcı özellikleri ile ilgilidir. Gerçek insan yüzleri ve kağıt, ekranlar, üç boyutlu maskeler ve diğer saldırı ortamı yansıma özellikleri farklıdır, bu nedenle görüntüleme de farklıdır ve bu fark kızılötesi dalga yansımasında daha açık olacaktır. Örneğin, bir ekranın kızılötesi görüntüleme resminde, bir insan yüzü bile değil, sadece bir parça beyaz çiçek var. , yanlış yargılamadan kaçınmak için.
2. Yerleşik algoritma
Optik akış yöntemine göre, görüntü dizisindeki piksel yoğunluk verilerinin zamansal değişimi ve korelasyonu, ilgili piksel konumlarının hareketini belirlemek için kullanılır ve her piksel noktasının çalışan bilgileri, Gaussian kullanılarak görüntü dizisinden elde edilir. Fark filtresi, LBP özellikleri ve destek vektörleri aynı anda, optik akış alanı nesnelerin hareketine duyarlıdır ve optik akış alanı, göz hareketini ve yanıp sönmeyi eşit olarak tespit etmek için kullanılabilir. Bu canlı algılama yöntemi, kullanıcının işbirliği olmadan kör tespiti sağlayabilir.
Diğer değerlendirme yöntemleri, bir yüz çekmek için bir 3D kamera kullanan, kamera tarafından edinilen verileri entegre eden, bir yüz sentezler, analiz eder ve son olarak gerçek bir yüz veya fotoğraf olup olmadığını değerlendiren 3D Yüz Algılama içerir.