การเข้าร่วมการจดจำใบหน้าแยกความแตกต่างระหว่างใบหน้าและภาพถ่ายได้อย่างไร?

เทคโนโลยีการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าเป็นอุปกรณ์ที่เครื่องได้รับภาพผ่านกล้องและดำเนินการระบุตัวตนของมนุษย์ เทคโนโลยีนี้ส่วนใหญ่ใช้ในการจดจำตัวตนเช่นการเงินล็อคโทรศัพท์มือถือการควบคุมการเข้าถึงและการชำระเงินในการช็อปปิ้ง ฯลฯ เทคโนโลยีการเข้าร่วมการจดจำเวลาที่มีอยู่แล้วในชีวิตประจำวันของเรา ฟังก์ชั่นการระบุตัวตนของบุคคลจริงคือใบหน้าของอุปกรณ์โดยธรรมชาติ หากเป็นภาพถ่ายเพราะมันเหมือนกับใบหน้ามนุษย์จากมุมมองของเครื่องบินวิธีหลีกเลี่ยงปัญหาการฉ้อโกงในการเปลี่ยนใบหน้าจริงด้วยภาพถ่าย

ในระหว่างการรับรู้ผู้ใช้จะต้องแสดงออกทางสีหน้าเพื่อร่วมมือกับการกระทำเช่นการซ่อมแซมทำให้การแสดงออกที่เฉพาะเจาะจงเพราะมันยากที่จะบรรลุการกระทำที่เฉพาะเจาะจงในภาพถ่ายและสามารถหลีกเลี่ยงการฉ้อโกงภาพถ่าย จากการวิจัยการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าตามคำสารภาพของบุคลากรการตรวจจับการกระพริบเป็นวิธีที่เชื่อถือได้มาก
เพื่อลดอัตราความผิดพลาดในระบบการจดจำใบหน้าและระบบการเข้าร่วมระบบใช้ข้อมูลเชิงลึกกับอัลกอริทึมการตรวจจับใบหน้าที่ใช้ในการถ่ายภาพที่มีอยู่และปรับขนาดของหน้าต่างใบหน้าอย่างชาญฉลาดตามพิกัดเชิงลึกของหน้าต่างใบหน้า คือยิ่งใบหน้ามาจากกล้องที่อยู่รอบ ๆ กรอบการจับภาพนั้นเล็กลง
วิธีนี้ใช้รังสีอินฟราเรดพิเศษเพื่อฉายแผนที่ของการแผ่รังสีแสงไปยังฉากซึ่งจะถูกแปลงเป็นแผนที่เชิงลึกและในขณะที่ระบบสามารถระบุใบหน้าส่วนใหญ่ได้ แต่ก็ขาดความสามารถในการระบุความแตกต่างระหว่างใบหน้าของแต่ละบุคคล แทนที่จะเป็นวิธีแก้ปัญหาในตัวเองมันสามารถกลายเป็นขั้นตอนการมองเห็นที่สำคัญในระบบการตรวจสอบที่กว้างขึ้น
การใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อตรวจจับใบหน้าในสตรีมวิดีโอดิจิตอลในฉากหากมีหลายคนใบหน้าสามารถล้มเหลวได้ตามระยะทางของคนที่แตกต่างจากเลนส์ การเข้าร่วมการจดจำใบหน้าทั่วไปจริง ๆ แล้วรวมถึงการสร้างการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าชุดของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องของระบบรวมถึงการได้มาซึ่งภาพใบหน้าการวางตำแหน่งใบหน้าการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าล่วงหน้าการยืนยันตัวตนและการค้นหาข้อมูลประจำตัว ฯลฯ ความรู้สึกแคบหมายถึงการยืนยันตัวตนหรือการค้นหาข้อมูลประจำตัวผ่านเทคโนโลยีหรือระบบใบหน้า
การตรวจจับ Livity เป็นวิธีการกำหนดลักษณะทางสรีรวิทยาที่แท้จริงของวัตถุในสถานการณ์การตรวจสอบตัวตนบางอย่าง การตรวจจับ Livity ส่วนใหญ่แบ่งออกเป็นสองประเภทคือการตรวจจับความร่วมมือ Liveny และการรับรู้ที่ไม่ร่วมมือ
1. การตรวจจับความร่วมมือแบบร่วมมือ: ระบบตรวจจับใบหน้าส่งการกระทำคำสั่งแบบสุ่มเช่นกระพริบเปลี่ยนหัวและเปิดปาก
2. การตรวจจับ Livity ที่ไม่ร่วมมือ: กล้องอินฟราเรดรวบรวมภาพสำหรับการตรวจจับที่กลั่นกรองและกระบวนการนี้ไม่จำเป็นต้องร่วมมือกับการกระทำที่ระบุใด ๆ
ที่นี่ฉันจะพูดถึงความแตกต่างระหว่างกล้องอินฟราเรดและกล้องธรรมดา เมื่อเทียบกับกล้องทั่วไปความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดระหว่างกล้องอินฟราเรดและกล้องทั่วไปคือความแตกต่างในแหล่งกำเนิดแสง ก่อนอื่นสำหรับการถ่ายภาพของกล้องแสงจะถูกฉายรังสีบนวัตถุการกระจายการกระจายเกิดขึ้นและสะท้อนส่วนด้านหลังของแสงจะได้รับโดยเลนส์เพื่อโฟกัสบนพื้นผิวของเซ็นเซอร์ภาพแล้วแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้า หลังจากการแปลงแบบอะนาล็อกเป็นดิจิตอล (A/D) แปลงเป็นสัญญาณภาพดิจิตอลแล้วส่งไปยังชิปการประมวลผลสัญญาณดิจิตอลสำหรับการประมวลผลและในที่สุดก็ผ่าน USB อินเทอร์เฟซจะถูกถ่ายโอนไปยังระบบ เฝ้าสังเกต.
เมื่อเทียบกับกล้องทั่วไปความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดระหว่างกล้องอินฟราเรดและกล้องธรรมดาคือแหล่งกำเนิดแสง แหล่งกำเนิดแสงของกล้องธรรมดามาจากแสงที่มองเห็นได้นั่นคือแสงแดด หลอดอินฟราเรดในตัวปล่อยรังสีอินฟราเรดซึ่งกระจัดกระจายและได้รับจากกล้องหลังจากที่ได้รับการฉายรังสีบนวัตถุ
1. หลักการถ่ายภาพ
เรารู้ว่าไม่ว่าจะเป็นแสงที่มองเห็นได้หรือแสงอินฟราเรดสาระสำคัญพื้นฐานคือคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า ภาพที่เราเห็นในที่สุดก็เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติการสะท้อนแสงของพื้นผิววัสดุ ใบหน้าของมนุษย์และกระดาษจริงหน้าจอหน้ากากสามมิติและสื่อการโจมตีอื่น ๆ ลักษณะการสะท้อนนั้นแตกต่างกันทั้งหมดดังนั้นการถ่ายภาพก็แตกต่างกันและความแตกต่างนี้จะชัดเจนมากขึ้นในการสะท้อนคลื่นอินฟราเรด ตัวอย่างเช่นในภาพการถ่ายภาพอินฟราเรดของหน้าจอมีเพียงดอกไม้สีขาวเพียงชิ้นเดียวแม้แต่ใบหน้ามนุษย์ เพื่อหลีกเลี่ยงการตัดสินผิด
2. อัลกอริทึมในตัว
ตามวิธีการไหลของแสงการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวและความสัมพันธ์ของข้อมูลความเข้มพิกเซลในลำดับภาพใช้เพื่อกำหนดการเคลื่อนไหวของตำแหน่งพิกเซลที่เกี่ยวข้องและข้อมูลการทำงานของแต่ละจุดพิกเซลนั้นได้มาจากลำดับภาพโดยใช้เกาส์เซียน ตัวกรองความแตกต่างลักษณะ LBP และเวกเตอร์รองรับในเวลาเดียวกันสนามการไหลของแสงมีความไวต่อการเคลื่อนที่ของวัตถุและสามารถใช้สนามการไหลของแสงเพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของดวงตาและกระพริบอย่างสม่ำเสมอ วิธีการตรวจจับสดนี้สามารถตรวจจับคนตาบอดได้โดยไม่ต้องมีความร่วมมือจากผู้ใช้
วิธีการตัดสินอื่น ๆ ได้แก่ การตรวจจับใบหน้า 3 มิติซึ่งใช้กล้อง 3D เพื่อถ่ายภาพใบหน้ารวมข้อมูลที่ได้มาจากกล้องสังเคราะห์ใบหน้าวิเคราะห์และตัดสินในที่สุดว่าเป็นใบหน้าจริงหรือภาพถ่าย