Proveedor de soluciones de tecnología de reconocimiento facial
La tecnología de reconocimiento facial se refiere al uso de tecnología informática para el análisis y la comparación para reconocer rostros. El reconocimiento facial es un campo de investigación de tecnología informática popular, que incluye el seguimiento y la detección de rostros, el ajuste automático de la ampliación de la imagen, la detección de infrarrojos nocturnos, el ajuste automático de la intensidad de la exposición y otras tecnologías.
La tecnología de reconocimiento facial pertenece a la tecnología de reconocimiento biométrico, que distingue a los organismos individuales de las características biológicas del organismo (generalmente se refiere a las personas). Según el algoritmo de reconocimiento facial original, la tasa de precisión alcanzó el 98,52%, superando la capacidad de reconocimiento del ojo humano (97,53%) por primera vez.
Introducción a la tecnología
La tecnología de reconocimiento facial se basa en los rasgos faciales humanos. Para la imagen de la cara de entrada o el flujo de video, primero determine si hay una cara. Si hay una cara, proporcione además la posición, el tamaño y los puntos principales de cada cara. Información de ubicación de órganos faciales. Con base en esta información, los rasgos de identidad contenidos en cada rostro se extraen y comparan con rostros conocidos para identificar la identidad de cada rostro.
El sentido amplio del reconocimiento facial en realidad incluye una serie de tecnologías relacionadas para construir un sistema de reconocimiento facial, incluida la adquisición de imágenes faciales, el posicionamiento facial, el preprocesamiento del reconocimiento facial, la confirmación de identidad y la búsqueda de identidad, etc .; mientras que el sentido estrecho de reconocimiento facial se refiere específicamente a la adopción de una tecnología o sistema para confirmar o encontrar la identidad del rostro de una persona.
Las características biológicas estudiadas por la tecnología de reconocimiento biométrico incluyen rostro, huella dactilar, huella de la palma, iris, retina, voz (voz), forma del cuerpo, hábitos personales (como la fuerza y frecuencia de escritura en el teclado, firma), etc. La tecnología de reconocimiento correspondiente tiene personas Reconocimiento facial, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de huellas de palmas, reconocimiento de iris, reconocimiento de retina, reconocimiento de voz (el reconocimiento de voz se puede utilizar para el reconocimiento de identidad y el reconocimiento de contenido de voz, solo el primero pertenece a la tecnología de reconocimiento biométrico), reconocimiento de forma corporal Identificación de percusión de teclado, reconocimiento de firmas, etc.
Principio técnico
La tecnología de reconocimiento facial consta de tres partes:
(1) Detección de rostros: método de plantilla de referencia / método de regla de rostro / método de aprendizaje de muestra / método de modelo de color de piel / método de sub-rostro de función
(2) Seguimiento de rostros: El seguimiento de rostros se refiere al seguimiento dinámico de objetivos de los rostros detectados. Específicamente, se adopta un método basado en modelos o un método basado en una combinación de movimiento y modelo. Además, utilizar el seguimiento del modelo de color de piel también es un método sencillo y eficaz.
(3) Comparación de rostros: método de vector de características / método de plantilla de patrón de rostro
El núcleo de la tecnología de reconocimiento facial es en realidad "análisis de características del cuerpo humano local" y "algoritmo de reconocimiento gráfico / neuronal". Este algoritmo es un método que utiliza los diversos órganos y partes características del rostro humano.
Módulo funcional
Función de captura y seguimiento de rostros: La captura de rostros se refiere a detectar un retrato en una imagen o un cuadro de una transmisión de video, separar el retrato del fondo y guardarlo automáticamente. El seguimiento de retratos se refiere al uso de la tecnología de captura de retratos para rastrear automáticamente un retrato designado cuando se mueve dentro del rango capturado por la cámara.
Comparación de reconocimiento facial: hay dos modos de comparación para el reconocimiento facial: verificación y búsqueda. La verificación consiste en comparar el retrato capturado o el retrato designado con un objeto registrado en la base de datos para verificar si es la misma persona. La comparación de estilos de búsqueda se refiere a buscar la existencia de un retrato designado de todos los retratos registrados en la base de datos.
Modelado y recuperación de caras: los datos de retratos registrados se pueden modelar para extraer las características de la cara, y la plantilla de cara generada (archivo de características de la cara) se puede guardar en la base de datos. Al realizar la búsqueda de rostros (estilo de búsqueda), modele a la persona designada y luego compárela con la plantilla de todas las personas en la base de datos para su reconocimiento, y finalmente enumere las personas más similares según la lista de valores de similitud comparada.
La función de identificación de persona real: el sistema puede identificar si la persona frente a la cámara es una persona real o una imagen. Para evitar que los usuarios usen fotos para falsificar. Esta tecnología requiere que el usuario realice expresiones faciales en coordinación.
Inspección de la calidad de la imagen: la calidad de la imagen afecta directamente al efecto de reconocimiento. La función de inspección de la calidad de la imagen puede evaluar la calidad de la imagen de las fotos que se van a comparar y proporcionar los valores sugeridos correspondientes para ayudar al reconocimiento.
Algoritmo de análisis
Un algoritmo de análisis de características regionales ampliamente utilizado en la tecnología de reconocimiento facial. Combina la tecnología de procesamiento de imágenes por computadora con los principios de la bioestadística. Utiliza tecnología de procesamiento de imágenes por computadora para extraer puntos de características faciales de videos y análisis utilizando los principios de bioestadística. Establezca un modelo matemático, es decir, una plantilla de rasgos faciales. Utilice la plantilla de características de cara construida y la cara del sujeto para realizar el análisis de características y proporcione un valor similar en función del resultado del análisis. Este valor se puede utilizar para determinar si es la misma persona.
Existen muchos métodos de reconocimiento facial. Los principales métodos de reconocimiento facial son: método de reconocimiento facial de características geométricas / método de reconocimiento facial basado en rostro propio (PCA) / método de reconocimiento facial de red neuronal / método de reconocimiento facial de correspondencia elástica / método de reconocimiento facial de distancia de Hausdorff (LHD) de segmento de línea / máquina de vectores de soporte ( SVM) Método de reconocimiento facial.
Detalles técnicos
El sistema de reconocimiento facial incluye captura de imágenes, posicionamiento facial, preprocesamiento de imágenes y reconocimiento facial (confirmación de identidad o búsqueda de identidad). La entrada del sistema es generalmente una o una serie de imágenes de rostros con identidades indeterminadas, y varias imágenes de rostros con identidades conocidas en la base de datos de rostros o códigos correspondientes, y el resultado es una serie de puntajes de similitud, que indican la identidad del rostro a Ser reconocido.
Los algoritmos para el reconocimiento facial se pueden clasificar como:
* Algoritmos de reconocimiento basados en funciones
* Algoritmos de reconocimiento basados en apariencia
* Algoritmos de reconocimiento basados en plantillas
* Algoritmos de reconocimiento mediante redes neuronales.
Ventajas y desventajas
Ventajas del reconocimiento facial: en comparación con otras tecnologías biométricas: sin contacto, el usuario no necesita contactar directamente con el dispositivo; no obligatorio, la información de la imagen facial reconocida se puede obtener de forma activa; concurrencia, es decir, se puede utilizar en escenarios de aplicación reales. Ordenar, juzgar y reconocer múltiples caras.
Debilidades del reconocimiento facial: sensible al entorno de luz circundante, que puede afectar la precisión del reconocimiento; el vello facial humano, los accesorios y otras oclusiones, el envejecimiento facial y otros factores deben compensarse con inteligencia artificial; Se revisarán algunas de las características clave del software).
Aplicación de tecnología y perspectivas de aplicación
La tecnología biométrica se usa ampliamente en el gobierno, el ejército, la banca, el bienestar social, el comercio electrónico, la seguridad y la defensa y otros campos.
1. Gestión y seguridad empresarial y residencial. Como sistemas de control de acceso y asistencia con reconocimiento facial, puertas antirrobo con reconocimiento facial, etc.
2. Pasaporte electrónico y cédula de identidad.
3. Seguridad pública, justicia e investigación criminal. Como el uso de sistemas y redes de reconocimiento facial para buscar fugitivos a escala global.
4. autoservicio. Por ejemplo, el cajero automático del banco, si también se aplica el reconocimiento facial, evitará el fenómeno del robo de efectivo por parte de otros.
5. seguridad de la información. Como inicio de sesión de computadora, gobierno electrónico y comercio electrónico. En el comercio electrónico, todas las transacciones se completan en línea y muchos procedimientos de aprobación en el gobierno electrónico también se han movido en línea.
