როგორ განასხვავებს სახის აღიარების დასწრება სახეებსა და ფოტოებს შორის?

სახის აღიარების დროის დასწრების ტექნოლოგია არის მოწყობილობა, რომელსაც მანქანა იძენს სურათებს კამერის საშუალებით და ატარებს ადამიანის იდენტიფიკაციას. ეს ტექნოლოგია ძირითადად გამოიყენება პირადობის ამოცნობაში, მაგალითად, ფინანსები, მობილური ტელეფონის საკეტები, წვდომის კონტროლი და საყიდლებზე გადახდას და ა.შ., ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში უკვე არსებობს სახის აღიარების დასწრების ტექნოლოგია. რეალური პირის საიდენტიფიკაციო ფუნქცია ბუნებრივად არის მოწყობილობის სახე. თუ ეს არის ფოტო, რადგან ეს იგივეა, რაც ადამიანის სახე თვითმფრინავის თვალსაზრისით, როგორ ავიცილოთ თავიდან აცილება თაღლითური პრობლემა ნამდვილი სახის ფოტოებით შეცვლის.

აღიარების დროს, მომხმარებელს მხოლოდ უნდა გააკეთოს სახის გამონათქვამები, რომ ითანამშრომლოს მოქმედებასთან, როგორიცაა შეკეთება, გააკეთოს სპეციფიკური გამოხატულება, რადგან ძნელია ფოტოში ასეთი სპეციფიკური მოქმედების მიღწევა და, შესაბამისად, თავიდან აიცილოს ფოტო თაღლითობა, სახის აღიარების დასწრების კვლევის თანახმად, პერსონალის აღიარების თანახმად, მოციმციმე გამოვლენა ძალიან საიმედო მეთოდია.
სახის აღიარებისა და დასწრების სისტემაში შეცდომის სიჩქარის შესამცირებლად, სისტემა იყენებს სიღრმისეულ ინფორმაციას არსებულ ფოტოგრაფიაში გამოყენებული სახის გამოვლენის ალგორითმზე, და ინტელექტუალურად აკრიტიკებს სახის ფანჯრის ზომას სახის ფანჯრის სიღრმის კოორდინატების მიხედვით, რომ არის, რაც უფრო შორს არის სახე კამერიდან, დატყვევების ჩარჩოს მიმდებარე ტერიტორია უფრო მცირეა.
ეს მეთოდი იყენებს სპეციალურ ინფრაწითელ სხივებს სცენაზე მსუბუქი გამოსხივების რუქაზე, რომელიც შემდეგ გადაკეთებულია სიღრმის რუქაზე, და სანამ სისტემას შეუძლია სახეების უმეტესობის იდენტიფიცირება, მას არ გააჩნია ინდივიდუალურ სახეებს შორის განსხვავებების იდენტიფიცირების უნარი, ასე რომ, ეს არ არის ბიომეტრიკა. ვიდრე გამოსავალი თავისთავად, იგი შეიძლება გახდეს კრიტიკული ხედვის ნაბიჯი ფართო ავთენტიფიკაციის სისტემაში.
სიღრმისეული ინფორმაციის გამოყენებით ციფრული ვიდეო ნაკადებში სახეების გამოსავლენად, სცენაზე, თუ მრავალრიცხოვანი ადამიანია, სახე შეიძლება ვერ მოხდეს ობიექტივიდან სხვადასხვა ადამიანის დაშორების მიხედვით. განზოგადებული სახის აღიარების დასწრება, ფაქტობრივად, მოიცავს სახის აღიარების დასწრების მშენებლობას სისტემის დაკავშირებული ტექნოლოგიების სერია, მათ შორის სახის გამოსახულების შეძენა, სახის პოზიციონირება, სახის აღიარების დასწრება წინასწარ დამუშავება, პირადობის დადასტურება და პირადობის ძებნა და ა.შ. და სახის აღიარების დასწრება ა ვიწრო გრძნობა ეხება პირადობის დადასტურებას ან პირადობის ძიებას სახეების ტექნოლოგიის ან სისტემის საშუალებით.
ლაივების გამოვლენა არის ობიექტების რეალური ფიზიოლოგიური მახასიათებლების განსაზღვრის მეთოდი იდენტურობის გადამოწმების ზოგიერთ სცენარში. ლაშქრობის გამოვლენა ძირითადად იყოფა ორ ტიპად, კოოპერატივის ლიფტაციის გამოვლენასა და კოოპერაციული ლიფტაციის აღიარებით.
1. კოოპერატივის ლიფტაციის გამოვლენა: სახის გამოვლენის სისტემა აგზავნის რამდენიმე შემთხვევითი ბრძანების მოქმედებებს, როგორიცაა მოციმციმე, თავში გადაქცევა და პირის ღრუს გახსნა.
2. არასამთავრობო კოოპერაციული სიცოცხლის გამოვლენა: ინფრაწითელი კამერა აგროვებს სურათებს დახვეწილი გამოვლენისთვის, და ამ პროცესს არ სჭირდება თანამშრომლობა რაიმე განსაზღვრულ მოქმედებებთან.
აქ ვისაუბრებ ინფრაწითელ კამერებსა და ჩვეულებრივ კამერებს შორის განსხვავებაზე. ჩვეულებრივ კამერებთან შედარებით, ყველაზე დიდი განსხვავება ინფრაწითელ კამერებსა და ჩვეულებრივ კამერებს შორის არის სინათლის წყაროს განსხვავება. უპირველეს ყოვლისა, კამერების ვიზუალიზაციისთვის, სინათლე დასხივებულია ობიექტებზე, ხდება დიფუზიური გაფანტვა, და ასახულია შუქის უკანა ნაწილი ობიექტივმა, რათა ფოკუსირება მოახდინოს გამოსახულების სენსორის ზედაპირზე, შემდეგ კი ელექტრული სიგნალად გადაკეთდეს , (ა/დ) ანალოგ-ციფრული კონვერტაციის შემდეგ, გადაკეთდა ციფრული გამოსახულების სიგნალად, შემდეგ კი ციფრული სიგნალის დამუშავების ჩიპზე გაგზავნილი დამუშავებისთვის, ბოლოს და ბოლოს USB– ს საშუალებით ინტერფეისი გადადის სისტემაში და საბოლოოდ ნაჩვენებია მასზე მონიტორი.
ჩვეულებრივ კამერებთან შედარებით, ყველაზე დიდი განსხვავება ინფრაწითელ კამერებსა და ჩვეულებრივ კამერებს შორის არის სინათლის წყარო. ჩვეულებრივი კამერების მსუბუქი წყარო მომდინარეობს ხილული შუქისგან, ანუ მზის შუქი. ჩამონტაჟებული ინფრაწითელი ნათურა ასხივებს ინფრაწითელ სხივებს, რომლებიც დიფუზურად მიმოფანტულია და იღებენ კამერას ობიექტზე დასხივების შემდეგ.
1. ვიზუალიზაციის პრინციპი
ჩვენ ვიცით, რომ ეს არის თვალსაჩინო შუქი თუ ინფრაწითელი შუქი, ძირითადი არსი არის ელექტრომაგნიტური ტალღები. სურათი, რომელსაც ჩვენ საბოლოოდ ვხედავთ, უკავშირდება მატერიალური ზედაპირის ამრეკლავ თვისებებს. ადამიანის ნამდვილი სახეები და ქაღალდი, ეკრანები, სამგანზომილებიანი ნიღბები და სხვა თავდასხმის მედია ასახვის მახასიათებლები ყველა განსხვავებულია, ამიტომ გამოსახულება ასევე განსხვავებულია, და ეს განსხვავება უფრო აშკარა იქნება ინფრაწითელი ტალღის ანარეკლში. მაგალითად, ეკრანის ინფრაწითელი გამოსახულების სურათში, მხოლოდ თეთრი ყვავილების ნაჭერია, არც ადამიანის სახე. ისე, რომ თავიდან იქნას აცილებული არასწორად გამოყენება.
2. ჩამონტაჟებული ალგორითმი
ოპტიკური ნაკადის მეთოდის თანახმად, პიქსელის ინტენსივობის მონაცემების დროებითი ცვალებადობა და კორელაცია გამოსახულების თანმიმდევრობით გამოიყენება შესაბამისი პიქსელის პოზიციების მოძრაობის დასადგენად, ხოლო თითოეული პიქსელის წერტილის გაშვებული ინფორმაცია მიიღება გამოსახულების თანმიმდევრობით, გაუსური გამოყენებით. განსხვავების ფილტრი, LBP მახასიათებლები და დამხმარე ვექტორები ერთდროულად, ოპტიკური ნაკადის ველი მგრძნობიარეა ობიექტების გადაადგილების მიმართ, ხოლო ოპტიკური ნაკადის ველი შეიძლება გამოყენებულ იქნას თვალის მოძრაობისა და მოციმციმე. ცოცხალი გამოვლენის ამ მეთოდს შეუძლია მიაღწიოს ბრმა გამოვლენას მომხმარებლის თანამშრომლობის გარეშე.
სხვა განსჯის მეთოდებში შედის 3D სახის გამოვლენა, რომელიც იყენებს 3D კამერას სახის გასროლისთვის, აერთიანებს კამერით შეძენილ მონაცემებს, აანალიზებს მას, აანალიზებს მას და ბოლოს განსჯის, არის თუ არა ეს ნამდვილი სახე თუ ფოტო.