Anti-Transruĝa Vizaĝa rekono-fotilo CCTV-privatecaj okulvitroj

Kontraŭfraruĝa Vizaĝa Rekono-Fotilo / CCTV-Privatecaj Okulvitroj

Kontraŭ-infraruĝa Vizaĝa Rekono-Fotilo / CCTV-Privatecaj Okulvitroj povas rezisti la vizaĝan rekonon per kontrolado de fotilo kaj baziĝas sur la kompreno pri aplikaĵa te principlenologia principo de aktuala ĉefa vizaĝa rekono kontrolanta fotilon kaj ĝian aplikon.

Infraruĝa Vizaĝa Rekono-Fotilo / CCTV Estas La Aktuala Ĉefa Rekona Teknologio

Kial vizaĝa rekono estas la nuna ĉefa rekona aplika teknologio? Ĝi ĉefe kuŝas en sia natureco kaj eco ne esti perceptata de la subjekto. La tiel nomata natureco rilatas al "tia rekona maniero estas la sama kiel la biologia trajto kiam homa (aŭ eĉ aliaj kreitaĵoj) efektivigas la individuan rekonon". Ekzemple, en la vizaĝa rekono, homo distingas kaj konfirmas la identecon per observado kaj komparado de vizaĝo. Voĉa rekono kaj rekono de figuroj havas naturecon dum fingrospura rekono kaj iriso-rekono ne havas naturecon, ĉar homaj aŭ aliaj estaĵoj ne distingas la individuon per tia biologia trajto.
La trajto ne esti perceptita ankaŭ tre gravas por rekona metodo monitori fotilon de vizaĝa rekono. Ĉi tio ne igos la rekonan metodon ofenda. Cetere, ĉar la homa atento ne estas facile atentata de ili, trompo ne estas facile kaŭzata. Vizaĝaj rekonaj teknologioj akiras vizaĝajn bildajn informojn per videbla lumo dum fingrospura rekono aŭ irisa rekono devas dependi de elektronika premsensilo aŭ infraruĝa radio por kolekti la informojn, kiujn ili bezonas. Ĉi tiuj specialaj kolektaj manieroj estas facile perceptataj de homoj, do alivestiĝo aŭ trompo pli probable aperas.

Ĉar la vizaĝrekona teknologio havas du funkciojn malfacile anstataŭigeblajn, ĝi eble havos pli larĝan programon estonte, kun la instalado de pli da publikaj kontrolaj fotiloj.

Kontraŭ-Infraruĝa Vizaĝa Rekono-Fotilo / CCTV-Privatecaj Okulvitroj Ĉefe Uzatas Por Kontraŭ-Dinamika Vizaĝa Rekono

Unue oni devas kompreni la difinon kaj klasifikon de vizaĝa rekono:
Vizaĝa rekono: biologia rekona teknologio, kiu identigas subjektan bazon sur la vizaĝaj karakterizaj informoj, kiujn ĝi kolektas per fotiloj kaj filmetoj. La teknologio povas esti dividita en statikan vizaĝan rekonon kaj dinamikan vizaĝan rekonon.

Senmova Vizaĝa Rekono

Senmova vizaĝrekono povas esti nomita koopera vizaĝrekono. Ĝenerale, ĝi estas uzata en la specifa mallongdistanca areo aŭ malgranda amplekso por rekono de la subjekto. La statika rekono postulas striktajn kondiĉojn de angulo, distanco kaj pozicio. Plej multaj subjektoj aktive kunlaboras en la rekono, ekzemple, vizaĝa malŝlosado de Iphone, vizaĝa aliĝo de ĉeestosistemo de la kompanio, homa kaj atestila identeco-kontrolo kaj aliaj scenaroj.

Dinamika Vizaĝa Rekono

Dinamika vizaĝa rekono ankaŭ povas esti nomata tute sensenca vizaĝa rekono. Ĝenerale ĝi estas uzata ene de la mallonga kaj meza-longa distanco. Tiel longe kiel la subjekto aperas ene de la amplekso, la subjekto estas aŭtomate rekonita. Alivorte, kiam la subjekto iros nature, la fotilo prenos momentfoton kaj kolektos la vizaĝajn informojn, cele al dinamika vizaĝa rekono. Kompare kun la statika vizaĝa rekono, dinamika vizaĝa rekono havas avantaĝojn de "ne deviga" kaj "sen aktiva kontakto". Ĉefe ĝi temas pri la celita reklamado kaj apliko de inteligenta podetala komerco, sekureca kampo kaj aliaj scenaroj per kontrolanta fotilo.
Kontraŭvizaĝaj Rekonaj Privatecaj Okulvitroj intervenas de Transruĝa Fotilo / CCTV. La vizaĝrekona sistemo konsistas el la jenaj:
● Vizaĝa bildkolekto kaj detekto
● Vizaĝa antaŭ-prilaborado de bildoj
● Vizaĝa bildo karakteriza eltiro
● Parigo kaj rekono
● Vivo-detekto
Kolekto kaj Detekto de Vizaĝaj Bildoj:
Vizaĝa Bildkolekto
En taŭgaj kondiĉoj, la vizaĝan bildon povas kolekti la kameraaj lensoj. Kiam la subjekto estas ene de la pafo de kolekta aparato, la kolekta aparato aŭtomate serĉos kaj prenos sian vizaĝan bildon, kiel statika bildo, dinamika bildo, malsamaj pozicioj kaj malsamaj esprimoj.

Vizaĝa Detekto

Vizaĝa detekto estas ĉefe uzita por antaŭ-prilaborado de vizaĝa rekono. Alivorte, ekvidi la pozicion kaj grandecon de vizaĝo en la bildo. Vizaĝa bildo enhavas riĉajn reĝimajn trajtojn, kiel histogramo, koloro, ŝablono, strukturo kaj Haar. Elektitaj per algoritmo, ĉi tiuj trajtoj estas uzataj por realigi vizaĝan detekton.

Vizaĝa Bildo Antaŭ-prilaborita

Vizaĝa bildprilaborado rilatas al prilaborado de bildoj surbaze de la rezultoj de vizaĝdetekto por servi la eltiron de karakterizaĵoj. Pro la limigoj kaj perturboj, la originala bildo akirita de la sistemo ne povas esti rekte uzita plejofte. En la frua stadio de prilaborado de bildoj oni devas fari grizan nivelan korektadon, bruan filtradon kaj alian prilaboradon de bildoj. Koncerne la vizaĝan bildon, la prilaborado ĉefe inkluzivas luman kompenson, grizan nivelan transformon, histograman egaligon, normaligon, geometrian korektadon, filtradon kaj akrigon de vizaĝa bildo.

Vizaĝa Bildo Karakteriza Eltiro

La disponeblaj karakterizaĵoj de vizaĝrekona sistemo inkluzivas vidajn karakterizaĵojn, pikselajn statistikajn karakterizaĵojn, transformajn koeficientajn karakterizaĵojn de vizaĝa bildo kaj algebra karakterizaĵo de vizaĝa bildo. La vizaĝkarakteriza eltiro estas por iuj vizaĝaj trajtoj. La vizaĝkarakteriza ekstraktado ankaŭ estas nomita vizaĝreprezentado, kio estas procezo de vizaĝkarakterizaĵa modelado.
Resume, vizaĝaj karakterizaj eltiraj metodoj povas esti dividitaj en du kategoriojn: scio-bazita reprezenta metodo kaj algebra karakterizaĵo aŭ statistika bazita reprezenta metodo. La scio-bazita reprezenta metodo akiras favorajn datumojn por la vizaĝa klasifiko per la formo-priskribo de vizaĝaj organoj kaj ilia distanco. La karakteriza ero kutime inkluzivas eŭklidan distancon inter karakterizaĵoj, kurbeco kaj angulo. Vizaĝo konsistas el okulo, nazo, buŝo, mentono kaj aliaj partoj. La geometria priskribo de tiaj partoj kaj ilia struktura rilato povas esti konsiderata kiel la gravaj trajtoj por vizaĝa rekono. Ĉi tiuj trajtoj estas nomataj geometriaj karakterizaĵoj. La scio bazita vizaĝa reprezento ĉefe inkluzivas la geometrian karakterizan bazitan metodon kaj ŝablonan kongruan metodon.


Afiŝotempo: 14-jan-2021