Comment la participation à la reconnaissance du visage distingue-t-elle les visages et les photos?

La technologie de fréquentation du temps de reconnaissance du visage est un appareil que la machine acquiert des images via la caméra et mène l'identification humaine. Cette technologie est principalement utilisée dans la reconnaissance de l'identité, telle que la finance, les verrous de téléphonie mobile, le contrôle d'accès et le paiement de la face dans les achats, etc., la technologie de présence au temps de reconnaissance de la face existe déjà dans notre vie quotidienne. La fonction d'identification de la personne réelle est naturellement le visage de l'appareil. S'il s'agit d'une photo, car c'est la même chose que le visage humain du point de vue de l'avion, comment éviter le problème frauduleux de remplacer le vrai visage par une photo.

Pendant la reconnaissance, l'utilisateur n'a qu'à faire des expressions faciales pour coopérer avec l'action, comme une réparation, faire une expression spécifique, car il est difficile de réaliser une action aussi spécifique sur la photo, et peut donc éviter la fraude photo, Selon la recherche de participation à la reconnaissance du visage en fonction de la confession du personnel, la détection des clignotements est une méthode très fiable.
Afin de réduire le taux d'erreur dans le système de reconnaissance faciale et de fréquentation, le système applique des informations de profondeur à l'algorithme de détection du visage utilisé dans la photographie existante, et évolue intelligemment la taille de la fenêtre du visage en fonction des coordonnées de profondeur de la fenêtre du visage, que est, plus le visage est éloigné de la caméra, le cadre de capture environnant est plus petit.
Cette méthode utilise des rayons infrarouges spéciaux pour projeter une carte du rayonnement lumineux sur la scène, qui est ensuite convertie en une carte de profondeur, et bien que le système puisse identifier la plupart des visages, il n'a pas la capacité d'identifier les différences entre les visages individuels, donc ce n'est pas la biométrie Plutôt qu'une solution en soi, elle peut devenir une étape critique de la ligne de visée dans le système d'authentification plus large.
En utilisant des informations de profondeur pour détecter les visages dans les flux vidéo numériques, dans une scène, s'il y a plusieurs personnes, le visage peut échouer en fonction de la distance de différentes personnes de l'objectif. La fréquentation généralisée de la reconnaissance faciale comprend en fait la construction de la présence de reconnaissance faciale Une série de technologies connexes du système, notamment l'acquisition d'images faciales, le positionnement du visage, la présence de reconnaissance faciale, le prétraitement, la confirmation d'identité et la recherche d'identité, etc., et la présence de reconnaissance faciale dans un Sense étroite fait référence à la confirmation d'identité ou à la recherche d'identité via la technologie des faces ou le système.
La détection de vivacité est une méthode pour déterminer les caractéristiques physiologiques réelles des objets dans certains scénarios de vérification d'identité. La détection de la vivacité est principalement divisée en deux types, une détection de vivacité coopérative et une reconnaissance de la vie non coopérative.
1. Détection coopérative Liviation: Le système de détection de visage envoie quelques actions de commande aléatoires, telles que clignoter, tourner la tête et ouvrir la bouche.
2. Détection de vivacité non coopérative: la caméra infrarouge recueille des images pour la détection raffinée, et ce processus n'a pas besoin de coopérer avec des actions spécifiées.
Ici, je parlerai de la différence entre les caméras infrarouges et les caméras ordinaires. Par rapport aux caméras ordinaires, la plus grande différence entre les caméras infrarouges et les caméras ordinaires est la différence de source lumineuse. Tout d'abord, pour l'imagerie des caméras, la lumière est irradiée sur les objets, la diffusion diffuse se produit et une partie arrière réfléchie de la lumière sera reçue par la lentille pour se concentrer sur la surface du capteur d'image, puis convertie en un signal électrique , après (A / D) Conversion analogique-numérique, convertie en un signal d'image numérique, puis envoyée à la puce de traitement du signal numérique pour le traitement, et enfin via l'USB, l'interface est transférée au système et finalement affichée sur le moniteur.
Par rapport aux caméras ordinaires, la plus grande différence entre les caméras infrarouges et les caméras ordinaires est la source lumineuse. La source lumineuse des caméras ordinaires vient de la lumière visible, c'est-à-dire la lumière du soleil. La lampe infrarouge intégrée émet des rayons infrarouges, qui sont dispersés et reçus de manière diffuse par la caméra après avoir été irradiée sur l'objet.
1. Principe d'imagerie
Nous savons que s'il s'agit de la lumière visible ou de la lumière infrarouge, l'essence de base est des ondes électromagnétiques. L'image que nous voyons enfin est liée aux propriétés réfléchissantes de la surface du matériau. Les vrais visages humains et papier, écrans, masques tridimensionnels et autres supports d'attaque Les caractéristiques de réflexion sont toutes différentes, donc l'imagerie est également différente, et cette différence sera plus évidente dans la réflexion des ondes infrarouges. Par exemple, dans l'image de l'imagerie infrarouge d'un écran, il n'y a qu'un morceau de fleurs blanches, pas même un visage humain. , pour éviter les erreurs de jugement.
2. Algorithme intégré
Selon la méthode d'écoulement optique, la variation temporelle et la corrélation des données d'intensité des pixels dans la séquence d'image sont utilisées pour déterminer le mouvement des positions de pixels respectives, et les informations en cours d'exécution de chaque point de pixel sont obtenues à partir de la séquence d'image, en utilisant le gaussien Filtre de différence, caractéristiques LBP et vecteurs de support en même temps, le champ d'écoulement optique est sensible au mouvement des objets, et le champ d'écoulement optique peut être utilisé pour détecter uniformément le mouvement des yeux et les clignotements. Cette méthode de détection en direct peut réaliser une détection aveugle sans la coopération de l'utilisateur.
D'autres méthodes de jugement incluent la détection du visage 3D, qui utilise une caméra 3D pour tirer un visage, intègre les données acquises par la caméra, synthétise un visage, l'analyse et enfin juge s'il s'agit d'un vrai visage ou d'une photo.