Làm thế nào để sự tham dự nhận dạng khuôn mặt phân biệt giữa khuôn mặt và hình ảnh?

Công nghệ tham dự thời gian nhận dạng khuôn mặt là một thiết bị mà máy thu được hình ảnh thông qua máy ảnh và tiến hành nhận dạng con người. Công nghệ này chủ yếu được sử dụng để nhận dạng danh tính, chẳng hạn như tài chính, khóa điện thoại di động, kiểm soát truy cập và thanh toán đối mặt trong mua sắm, v.v., công nghệ tham dự thời gian nhận dạng đối mặt đã tồn tại trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi. Chức năng nhận dạng người thật tự nhiên là bộ mặt của thiết bị. Nếu đó là một bức ảnh, bởi vì nó giống như khuôn mặt của con người từ góc độ máy bay, làm thế nào để tránh vấn đề gian lận là thay thế khuôn mặt thật bằng một bức ảnh.

Trong quá trình công nhận, người dùng chỉ cần biểu cảm khuôn mặt để hợp tác với hành động, chẳng hạn như sửa chữa, tạo ra một biểu hiện cụ thể nhăn nhó, bởi vì rất khó để đạt được một hành động cụ thể như vậy trong ảnh, và do đó có thể tránh được sự gian lận hình ảnh, Theo nghiên cứu tham dự nhận dạng khuôn mặt Theo lời thú tội của nhân sự, việc phát hiện nhấp nháy là một phương pháp rất đáng tin cậy.
Để giảm tỷ lệ lỗi trong hệ thống nhận biết và tham dự của hệ thống, hệ thống áp dụng thông tin độ sâu cho thuật toán phát hiện khuôn mặt được sử dụng trong nhiếp ảnh hiện có và quy mô thông minh kích thước của cửa sổ khuôn mặt theo tọa độ độ sâu của cửa sổ mặt, rằng đó là Là, khuôn mặt càng xa từ máy ảnh, khung chụp xung quanh nhỏ hơn.
Phương pháp này sử dụng các tia hồng ngoại đặc biệt để chiếu bản đồ bức xạ ánh sáng lên hiện trường, sau đó được chuyển đổi thành bản đồ độ sâu và trong khi hệ thống có thể xác định hầu hết các khuôn mặt, nó thiếu khả năng xác định sự khác biệt giữa các khuôn mặt riêng lẻ, do đó, đó không phải là sinh trắc học Thay vì một giải pháp tự nó, nó có thể trở thành một bước quan trọng trong hệ thống xác thực rộng hơn.
Sử dụng thông tin độ sâu để phát hiện các khuôn mặt trong các luồng video kỹ thuật số, trong một cảnh, nếu có nhiều người, khuôn mặt có thể bị hỏng theo khoảng cách của những người khác nhau từ ống kính. Sự tham dự nhận dạng khuôn mặt tổng quát thực sự bao gồm việc xây dựng tham dự nhận dạng khuôn mặt Một loạt các công nghệ liên quan của hệ thống, bao gồm thu nhận hình ảnh khuôn mặt, định vị khuôn mặt, tiền xử lý tham dự nhận dạng khuôn mặt, xác nhận danh tính và tìm kiếm danh tính, v.v. Cảm giác hẹp đề cập đến xác nhận danh tính hoặc tìm kiếm danh tính thông qua công nghệ hoặc hệ thống.
Phát hiện sống là một phương pháp để xác định các đặc điểm sinh lý thực của các đối tượng trong một số kịch bản xác minh nhận dạng. Phát hiện sống chủ yếu được chia thành hai loại, phát hiện sống hợp tác và nhận dạng sống không hợp tác.
1. Phát hiện hợp tác sinh học: Hệ thống phát hiện khuôn mặt gửi một số hành động lệnh ngẫu nhiên, chẳng hạn như nhấp nháy, xoay đầu và mở miệng.
2. Phát hiện không hợp tác: Máy ảnh hồng ngoại thu thập hình ảnh để phát hiện tinh chế và quá trình này không cần hợp tác với bất kỳ hành động được chỉ định nào.
Ở đây tôi sẽ nói về sự khác biệt giữa máy ảnh hồng ngoại và máy ảnh thông thường. So với máy ảnh thông thường, sự khác biệt lớn nhất giữa máy ảnh hồng ngoại và máy ảnh thông thường là sự khác biệt trong nguồn sáng. Trước hết, đối với hình ảnh của máy ảnh, ánh sáng được chiếu xạ trên các vật thể, sự tán xạ khuếch tán xảy ra và phản xạ một phần của ánh sáng sẽ được nhận bởi ống kính để tập trung vào bề mặt của cảm biến hình ảnh, và sau đó chuyển đổi thành tín hiệu điện , sau (a/d) chuyển đổi tương tự thành số, được chuyển đổi thành tín hiệu hình ảnh kỹ thuật số và sau đó được gửi đến chip xử lý tín hiệu số để xử lý và cuối cùng thông qua USB, giao diện được chuyển đến hệ thống và cuối cùng được hiển thị trên màn hình.
So với máy ảnh thông thường, sự khác biệt lớn nhất giữa máy ảnh hồng ngoại và máy ảnh thông thường là nguồn sáng. Nguồn ánh sáng của máy ảnh thông thường đến từ ánh sáng nhìn thấy, nghĩa là ánh sáng mặt trời. Đèn hồng ngoại tích hợp phát ra các tia hồng ngoại, được máy ảnh phân tán và nhận được sau khi được chiếu xạ trên vật thể.
1. Nguyên tắc hình ảnh
Chúng ta biết rằng cho dù đó là ánh sáng nhìn thấy hay ánh sáng hồng ngoại, bản chất cơ bản là sóng điện từ. Hình ảnh mà cuối cùng chúng ta thấy có liên quan đến các tính chất phản chiếu của bề mặt vật liệu. Khuôn mặt và giấy người thực sự, màn hình, mặt nạ ba chiều và các phương tiện tấn công khác Các đặc điểm phản xạ đều khác nhau, vì vậy hình ảnh cũng khác nhau, và sự khác biệt này sẽ rõ ràng hơn trong phản xạ sóng hồng ngoại. Ví dụ, trong hình ảnh hình ảnh hồng ngoại của một màn hình, chỉ có một mảnh hoa trắng, thậm chí không phải là khuôn mặt của con người. , để tránh đánh giá sai.
2. Thuật toán tích hợp
Theo phương pháp dòng quang, sự thay đổi và tương quan thời gian của dữ liệu cường độ pixel trong chuỗi hình ảnh được sử dụng để xác định chuyển động của các vị trí pixel tương ứng và thông tin chạy của từng điểm pixel được lấy từ chuỗi hình ảnh, sử dụng Gaussian Bộ lọc khác biệt, đặc điểm LBP và các vectơ hỗ trợ cùng một lúc, trường dòng quang rất nhạy cảm với chuyển động của các vật thể và trường dòng quang có thể được sử dụng để phát hiện đồng đều chuyển động mắt và nhấp nháy. Phương pháp phát hiện trực tiếp này có thể đạt được phát hiện mù mà không cần sự hợp tác của người dùng.
Các phương pháp đánh giá khác bao gồm phát hiện khuôn mặt 3D, sử dụng camera 3D để chụp mặt, tích hợp dữ liệu mà máy ảnh thu được, tổng hợp khuôn mặt, phân tích nó và cuối cùng đánh giá xem đó là khuôn mặt thật hay ảnh.