Ponudnik tehnoloških rešitev za prepoznavanje obrazov
Tehnologija prepoznavanja obrazov se nanaša na uporabo računalniške tehnologije za analizo in primerjavo za prepoznavanje obrazov. Prepoznavanje obrazov je priljubljeno področje raziskovanja računalniške tehnologije, ki vključuje sledenje in zaznavanje obrazov, samodejno prilagajanje povečave slike, nočno infrardeče zaznavanje, samodejno prilagajanje intenzivnosti osvetlitve in druge tehnologije.
Tehnologija prepoznavanja obrazov spada v tehnologijo biometričnega prepoznavanja, ki ločuje posamezne organizme od bioloških značilnosti organizma (na splošno se nanaša na ljudi). Na podlagi prvotnega algoritma za prepoznavanje obrazov je stopnja natančnosti dosegla 98,52% in je prvič presegla sposobnost prepoznavanja človeškega očesa (97,53%).
Uvod v tehnologijo
Tehnologija prepoznavanja obrazov temelji na človeških obraznih potezah. Za vhodno sliko obraza ali video tok najprej ugotovite, ali obstaja obraz. Če je obraz, navedite položaj, velikost in glavne točke vsakega obraza. Informacije o lokaciji obraznih organov. Na podlagi teh informacij se identitetne značilnosti, ki jih vsebuje vsak obraz, dodatno ekstrahirajo in primerjajo z znanimi obrazi, da se identificira identiteta vsakega obraza.
Široki občutek prepoznavanja obrazov dejansko vključuje vrsto sorodnih tehnologij za izgradnjo sistema za prepoznavanje obrazov, vključno z zajemanjem obrazov, pozicioniranjem obrazov, predobdelavo obrazov, potrditvijo identitete in iskanjem identitete itd .; medtem ko se ozek občutek prepoznavanja obraza nanaša posebej na sprejetje tehnologije ali sistema za potrditev ali iskanje identitete obraza osebe.
Biološke značilnosti, ki jih preučuje tehnologija biometričnega prepoznavanja, vključujejo obraz, prstni odtis, odtis dlani, iris, mrežnico, glas (glas), obliko telesa, osebne navade (na primer moč in pogostost tipkanja na tipkovnici, podpis) itd. ustrezna tehnologija prepoznavanja ima ljudi prepoznavanje obrazov, prepoznavanje prstnih odtisov, prepoznavanje dlani, prepoznavanje šarenice, prepoznavanje mrežnice, prepoznavanje glasu (prepoznavanje glasu se lahko uporablja za prepoznavanje identitete in prepoznavanje glasovne vsebine, le prvo spada v tehnologijo biometričnega prepoznavanja) tolkala po tipkovnici Identifikacija, prepoznavanje podpisa itd.
Tehnično načelo
Tehnologija prepoznavanja obrazov je sestavljena iz treh delov:
(1) Zaznavanje obrazov: metoda referenčne predloge / metoda pravila obraza / metoda vzorčnega učenja / metoda barvnega odtenka kože / metoda pod-obraza
(2) Sledenje obrazov: Sledenje obrazov se nanaša na dinamično sledenje ciljem zaznanih obrazov. Natančneje, sprejeta je modelna metoda ali metoda, ki temelji na kombinaciji gibanja in modela. Poleg tega je uporaba sledenja modelom barv kože tudi preprosta in učinkovita metoda.
(3) Primerjava obrazov: metoda vektorja značilnosti / metoda predloge vzorca obraza
Jedro tehnologije za prepoznavanje obrazov sta pravzaprav "analiza značilnosti lokalnega človeškega telesa" in "algoritem grafičnega / nevronskega prepoznavanja". Ta algoritem je metoda, ki uporablja različne organe in značilne dele človeškega obraza.
Funkcijski modul
Funkcija zajemanja obrazov in sledenja: zajem obraza se nanaša na zaznavanje portreta na sliki ali okvirju video toka, ločevanje portreta od ozadja in samodejno shranjevanje. Portretno sledenje se nanaša na uporabo tehnologije za zajemanje portretov za samodejno sledenje določenemu portretu, ko se premika znotraj dosega, ki ga zajame kamera.
Primerjava prepoznavanja obrazov: Obstajata dva načina primerjave za prepoznavanje obrazov: preverjanje in iskanje. Preverjanje je primerjanje posnetega portreta ali določenega portreta z registriranim predmetom v zbirki podatkov, da se preveri, ali gre za isto osebo. Primerjava sloga iskanja se nanaša na iskanje obstoja določenega portreta med vsemi portreti, registriranimi v bazi podatkov.
Modeliranje in iskanje obrazov: Registrirane portretne podatke lahko modeliramo tako, da izvlečemo lastnosti obraza, ustvarjeno predlogo obraza (datoteko z obrazom) pa lahko shranimo v bazo podatkov. Pri iskanju obrazov (slog iskanja) modelirajte določeno osebo in jo nato primerjajte s predlogo vseh oseb v zbirki podatkov za prepoznavanje in na koncu navedite najbolj podobne osebe na podlagi primerjanega seznama vrednosti podobnosti.
Funkcija prepoznavanja resnične osebe: sistem lahko prepozna, ali je oseba pred kamero resnična oseba ali slika. Da bi preprečili uporabnikom uporabo fotografij za ponarejanje. Ta tehnologija zahteva, da uporabnik usklajeno izvaja mimiko obraza.
Pregled kakovosti slike: Kakovost slike neposredno vpliva na učinek prepoznavanja. Funkcija nadzora kakovosti slike lahko oceni kakovost slike fotografij, ki jih želite primerjati, in poda ustrezne predlagane vrednosti za lažje prepoznavanje.
Algoritem analize
Regionalni algoritem za analizo funkcij, ki se pogosto uporablja v tehnologiji prepoznavanja obrazov. Združuje tehnologijo računalniške obdelave slik z načeli biostatistike. Uporablja računalniško tehnologijo obdelave slik za pridobivanje točk obraznih potez iz video posnetkov in analiz z uporabo načel biostatistike. Vzpostavite matematični model, to je predlogo obraznih značilnosti. Za izvedbo analize značilnosti uporabite vgrajeno predlogo značilnosti obraza in obraz motiva ter podate podobno vrednost na podlagi rezultata analize. S to vrednostjo lahko ugotovimo, ali gre za isto osebo.
Način prepoznavanja obrazov je veliko. Glavne metode prepoznavanja obrazov so: metoda prepoznavanja obrazov na osnovi geometrijske značilnosti / metoda lastne površine (PCA) / metoda prepoznavanja obrazov nevronske mreže / metoda prepoznavanja obrazov elastična karta / razdalja linije Hausdorffova razdalja (LHD) metoda prepoznavanja obrazov / podporni vektor SVM) Metoda prepoznavanja obraza.
Tehnične podrobnosti
Sistem za prepoznavanje obrazov vključuje zajemanje slik, pozicioniranje obrazov, predhodno obdelavo slik in prepoznavanje obrazov (potrditev identitete ali iskanje identitete). Vhod sistema je običajno ena ali serija obrazov obraza z nedoločenimi identitetami in več slik obraza z znanimi identitetami v bazi podatkov obrazov ali ustreznih kod, izhod pa je vrsta ocen podobnosti, ki kažejo identiteto obraza biti priznana.
Algoritme za prepoznavanje obrazov lahko razvrstimo kot:
* Funkcionalni algoritmi za prepoznavanje
* Algoritmi prepoznavanja na podlagi videza
* Algoritmi za prepoznavanje na podlagi predlog
* Algoritmi za prepoznavanje z uporabo nevronske mreže
Prednosti in slabosti
Prednosti prepoznavanja obrazov: V primerjavi z drugimi biometričnimi tehnologijami: brez stika uporabniku ni treba neposredno vzpostaviti stika z napravo; neobvezno je mogoče aktivno pridobiti informacije o prepoznani podobi obraza; sočasnost, to je, da se lahko uporablja v dejanskih scenarijih aplikacij Razvrsti, presodi in prepozna več obrazov.
Slabosti prepoznavanja obrazov: občutljiv na okoliško svetlobno okolje, kar lahko vpliva na natančnost prepoznavanja; človeške dlake na obrazu, dodatke in druge okluzije, staranje obraza in druge dejavnike je treba nadomestiti z umetno inteligenco; Nekatere ključne značilnosti programske opreme bodo popravljene).
Uporaba tehnologije in možnosti uporabe
Biometrična tehnologija se pogosto uporablja na vladnem, vojaškem, bančnem, socialnem področju, v elektronskem poslovanju, na področju varnosti in obrambe ter na drugih področjih.
1. Podjetniško in stanovanjsko varovanje in upravljanje. Kot so sistemi za nadzor dostopa in prisotnosti s prepoznavanjem obrazov, protivlomna vrata za prepoznavanje obrazov itd.
2. Elektronski potni list in osebna izkaznica.
3. Javna varnost, pravosodje in kazenska preiskava. Kot je uporaba sistemov in mrež za prepoznavanje obrazov za iskanje ubežnikov v svetovnem merilu.
4. samopostrežba. Na primer, bančni avtomat, če se uporablja tudi prepoznavanje obrazov, se bo izognil pojavu kraje gotovine s strani drugih.
5. informacijska varnost. Kot so računalniška prijava, e-uprava in e-poslovanje. V elektronskem poslovanju se vse transakcije zaključujejo prek spleta, številni postopki odobritve v e-upravi pa so bili preneseni tudi prek spleta.
