Поставщик технологических решений распознавания лиц
Технология распознавания лиц относится к использованию компьютерных технологий для анализа и сравнения для распознавания лиц. Распознавание лиц - это популярная область исследований в области компьютерных технологий, включая отслеживание и обнаружение лиц, автоматическую регулировку увеличения изображения, ночное инфракрасное обнаружение, автоматическую регулировку интенсивности экспозиции и другие технологии.
Технология распознавания лиц относится к технологии биометрического распознавания, которая отличает отдельные организмы от биологических характеристик организма (обычно относится к людям). На основе оригинального алгоритма распознавания лиц уровень точности достиг 98,52%, впервые превзойдя возможности распознавания человеческого глаза (97,53%).
Введение в технологию
Технология распознавания лиц основана на чертах лица человека. Для входного изображения лица или видеопотока сначала определите, есть ли лицо. Если есть лицо, укажите положение, размер и основные черты каждого лица. Информация о местонахождении лицевых органов. На основе этой информации идентификационные признаки, содержащиеся в каждом лице, дополнительно извлекаются и сравниваются с известными лицами, чтобы идентифицировать личность каждого лица.
В широком смысле распознавание лиц фактически включает в себя ряд связанных технологий для построения системы распознавания лиц, включая получение изображения лица, позиционирование лица, предварительную обработку распознавания лиц, подтверждение личности и поиск личности и т. Д .; в то время как узкое понятие распознавания лиц относится конкретно к принятию технологии или системы для подтверждения или определения личности лица.
Биометрические характеристики, изучаемые технологией биометрического распознавания, включают лицо, отпечаток пальца, отпечаток ладони, радужную оболочку глаза, сетчатку глаза, голос (голос), форму тела, личные привычки (такие как сила и частота набора текста на клавиатуре, подпись) и т. Д. Соответствующая технология распознавания включает распознавание лиц людей, распознавание отпечатков пальцев, распознавание ладоней, распознавание радужной оболочки глаза, распознавание сетчатки глаза, распознавание голоса (распознавание голоса может использоваться для распознавания личности и распознавания голосового содержимого, только первое относится к технологии биометрического распознавания), распознавание формы тела, идентификация перкуссии клавиатуры, распознавание подписи и др.
Технический принцип
Технология распознавания лиц состоит из трех частей:
(1) Распознавание лиц: метод эталонного шаблона / метод правила лица / образец метода обучения / метод цветовой модели кожи / метод части лица
(2) Отслеживание лица: Отслеживание лица относится к динамическому целевому отслеживанию обнаруженных лиц. В частности, принимается метод, основанный на модели, или метод, основанный на комбинации движения и модели. Кроме того, использование отслеживания цветовой модели кожи также является простым и эффективным методом.
(3) Сравнение лиц: метод вектора признаков / метод шаблона шаблона лица
Ядром технологии распознавания лиц является «анализ локальных особенностей человеческого тела» и «алгоритм распознавания графики / нейронной сети». Этот алгоритм представляет собой метод, использующий различные органы и характерные части человеческого лица.
Функциональный модуль
Функция захвата и отслеживания лица: захват лица означает обнаружение портрета на изображении или кадре видеопотока, отделение портрета от фона и автоматическое его сохранение. Под отслеживанием портрета понимается использование технологии захвата портрета для автоматического отслеживания заданного портрета, когда он перемещается в пределах диапазона, снятого камерой.
Сравнение распознавания лиц: есть два режима сравнения для распознавания лиц: проверка и поиск. Проверка заключается в сравнении снятого портрета или назначенного портрета с зарегистрированным объектом в базе данных, чтобы проверить, является ли это одним и тем же человеком. Сравнение в стиле поиска относится к поиску определенного портрета среди всех портретов, зарегистрированных в базе данных.
Моделирование и извлечение лица: зарегистрированные данные портрета можно смоделировать для извлечения черт лица, а сгенерированный шаблон лица (файл характеристик лица) можно сохранить в базе данных. При выполнении поиска по лицу (стиль поиска) смоделируйте назначенного человека, а затем сравните его с шаблоном всех людей в базе данных для распознавания и, наконец, составьте список наиболее похожих людей на основе сравниваемого списка значений сходства.
Функция идентификации реального человека: система может определить, является ли человек перед камерой реальным человеком или изображением. Чтобы пользователи не могли использовать фотографии для фальсификации. Эта технология требует, чтобы пользователь скоординировал выражения лица.
Проверка качества изображения: качество изображения напрямую влияет на эффект распознавания. Функция проверки качества изображения может оценить качество изображения сравниваемых фотографий и дать соответствующие предлагаемые значения для облегчения распознавания.
Алгоритм анализа
Алгоритм анализа региональных особенностей, широко используемый в технологии распознавания лиц. Он сочетает в себе технологию компьютерной обработки изображений с принципами биостатистики. Он использует технологию компьютерной обработки изображений для извлечения точек черт лица из видео и анализа с использованием принципов биостатистики. Создайте математическую модель, то есть шаблон черт лица. Используйте встроенный шаблон функций лица и лицо объекта для выполнения анализа признаков и задайте аналогичное значение на основе результата анализа. Это значение можно использовать, чтобы определить, является ли это одним и тем же человеком.
Есть много методов распознавания лиц. Основными методами распознавания лиц являются: метод распознавания лиц с геометрическими признаками / метод распознавания лиц на основе собственного лица (PCA) / метод распознавания лиц нейронной сети / метод распознавания лиц с сопоставлением эластичных карт / линейный сегмент Расстояние Хаусдорфа (LHD) Метод распознавания лиц / машина опорных векторов ( SVM) Метод распознавания лиц.
Технические подробности
Система распознавания лиц включает в себя захват изображения, позиционирование лица, предварительную обработку изображения и распознавание лиц (подтверждение личности или поиск личности). На вход системы обычно подается одно или серия изображений лиц с неопределенными идентичностями и несколько изображений лиц с известными идентичностями в базе данных лиц или соответствующих кодов, а выходными данными является серия оценок сходства, указывающих идентичность лица для быть узнаваемым.
Алгоритмы распознавания лиц можно разделить на:
* Алгоритмы распознавания на основе признаков
* Алгоритмы распознавания по внешнему виду
* Алгоритмы распознавания на основе шаблонов
* Алгоритмы распознавания с использованием нейронной сети
Преимущества и недостатки
Преимущества распознавания лиц: По сравнению с другими биометрическими технологиями: бесконтактный, пользователю не нужно напрямую связываться с устройством; необязательно, информация о распознанном изображении лица может быть активно получена; параллелизм, то есть его можно использовать в реальных сценариях приложений. Сортировка, оценка и распознавание нескольких лиц.
Слабые стороны распознавания лиц: чувствительность к окружающей световой среде, что может повлиять на точность распознавания; человеческие волосы на лице, аксессуары и другие окклюзии, старение лица и другие факторы должны быть компенсированы искусственным интеллектом; Некоторые ключевые особенности программного обеспечения будут пересмотрены).
Применение и перспективы применения технологий
Биометрические технологии широко используются в правительстве, вооруженных силах, банковском деле, социальном обеспечении, электронной коммерции, безопасности и обороне и других областях.
1. Охрана и управление предприятиями и жилыми помещениями. Такие как системы контроля доступа и посещаемости с распознаванием лиц, противоугонные двери с распознаванием лиц и т. Д.
2. Электронный паспорт и ID-карта.
3. Общественная безопасность, правосудие и уголовное расследование. Например, использование систем и сетей распознавания лиц для поиска беглецов в глобальном масштабе.
4. самообслуживание. Например, банкомат банка, если также применяется распознавание лиц, он позволит избежать кражи наличных денег другими лицами.
5. информационная безопасность. Например, компьютерный вход, электронное правительство и электронная коммерция. В электронной коммерции все транзакции завершаются онлайн, и многие процедуры утверждения в электронном правительстве также были перенесены в онлайн.
