アンチ赤外線顔認識カメラ/ CCTVプライバシーグラスは、監視カメラによる顔認識に抵抗することができ、現在の主流の顔認識監視カメラとそのアプリケーションのアプリケーション技術原理の理解に基づいています。
赤外線顔認識カメラ/ CCTVは現在の主流の認識技術です
なぜ顔認識が現在の主流の認識アプリケーション技術なのですか？それは主に、その自然さと対象に知覚されないという特徴にあります。いわゆる自然性とは、「そのような認識方法は、人間（または他の生き物）が個人認識を行うときの生物学的特性と同じである」という意味です。たとえば、顔認識では、人間は顔を観察して比較することで身元を識別して確認します。人間や他の生き物はそのような生物学的特性によって個人を区別しないため、音声認識と図認識には自然性がありますが、指紋認識と虹彩認識には自然性がありません。
顔認識のカメラを監視する認識方法にとっても、知覚されないという特徴は非常に重要です。これは、認識方法を不快にすることはありません。その上、人間の注意が彼らによって容易に引き付けられないので、欺瞞は容易に引き起こされません。顔認識技術は可視光によって顔画像情報を取得しますが、指紋認識または虹彩認識は、必要な情報を収集するために電子圧力センサーまたは赤外線に依存する必要があります。これらの特別な収集方法は人間が簡単に認識できるため、変装や欺瞞が発生する可能性が高くなります。
顔認識技術には、置き換えが難しい2つの機能があるため、将来的には、より多くの公共監視カメラを設置することで、より幅広い用途に使用できる可能性があります。
アンチ赤外線顔認識カメラ/ CCTVプライバシーグラスは主にアンチダイナミック顔認識に使用されます
まず、顔認識の定義と分類を理解する必要があります。
顔認識：カメラの写真やビデオを通じて収集した顔の特徴情報に基づいて被写体を識別する生物学的認識技術。この技術は、静的な顔認識と動的な顔認識に分けることができます。
静的顔認識
静的な顔認識は、協調的な顔認識と呼ばれることがあります。一般的に、特定の短距離領域または被写体の認識のための小さなスコープで使用されます。静的認識には、角度、距離、位置の厳密な条件が必要です。ほとんどの被験者は、たとえば、iPhoneの顔のロック解除、会社の出席システムの顔のサインイン、人間と証明書の身元確認、その他のシナリオなどの認識に積極的に協力しています。
動的顔認識
動的な顔認識は、完全に無意味な顔認識とも呼ばれます。一般的に、短距離から中長距離で使用されます。対象がスコープ内にある限り、対象は自動的に認識されます。つまり、被写体が自然に移動すると、カメラがスナップショットを撮り、顔情報を収集して、動的な顔認識を行います。静的な顔認識と比較して、動的な顔認識には「強制的ではない」および「アクティブな接触がない」という利点があります。主に、監視カメラを介したスマート小売、セキュリティ分野、およびその他のシナリオのターゲットを絞ったプロモーションとアプリケーションにあります。
顔認識防止プライバシーグラスが赤外線カメラ/ CCTVから介入します。顔認識システムは、次のもので構成されています。
●顔画像の収集と検出
●顔画像の前処理
●顔画像の特徴抽出
●マッチングと認識
●Vivo検出
顔画像の収集と検出：
顔画像コレクション
適切な条件下で、顔の画像はカメラのレンズによって収集することができます。被写体が収集装置の撮影範囲内にある場合、収集装置は、静止画像、動的画像、異なる位置、異なる表情などの顔画像を自動的に検索して撮影します。
顔検出
顔検出は、主に顔認識の前処理に使用されます。言い換えれば、画像内の顔の位置とサイズを見つけることです。顔画像には、ヒストグラム、色、テンプレート、構造、ハールなどのリッチモード特性が含まれています。アルゴリズムによって選択されたこれらの特性は、顔検出を実現するために使用されます。
顔画像の前処理
顔画像の前処理とは、顔検出の結果に基づいて特徴を抽出するための画像処理のことです。制限や妨害により、システムによって取得された元の画像を直接使用することはほとんどの場合できません。画像処理の初期段階では、グレーレベル補正、ノイズフィルタリング、その他の画像前処理を行う必要があります。顔画像に関しては、前処理は主に、光補償、グレーレベル変換、ヒストグラム均等化、正規化、幾何学的補正、フィルタリング、および顔画像の鮮明化を含む。
顔画像の特徴的な抽出
顔認識システムの利用可能な特性には、視覚特性、ピクセル統計特性、顔画像の変換係数特性、および顔画像の代数特性が含まれます。顔の特徴の抽出は、いくつかの顔の特徴のためのものです。顔の特徴の抽出は、顔の表現とも呼ばれ、顔の特徴のモデリングのプロセスです。
要約すると、顔の特徴の抽出方法は、知識ベースの表現方法と代数的特徴または統計ベースの表現方法の2つのカテゴリに分類できます。知識ベースの表現方法は、顔の器官の形状記述とそれらの距離を通じて、顔の分類に適したデータを取得します。特性成分には通常、特性間のユークリッド距離、曲率、角度が含まれます。顔は、目、鼻、口、あご、その他の部分で構成されています。このようなパーツの幾何学的記述とそれらの構造的関係は、顔認識の重要な特性と見なすことができます。これらの特性は、幾何学的特性と呼ばれます。知識ベースの顔の表現には、主に幾何学的特性ベースの方法とテンプレートマッチング方法が含まれます。
投稿時間：2021年1月14日