赤外線顔認識カメラ/ CCTVプライバシーグラスの効果を正しく評価する方法
顔画像のマッチングと認識
データベースに保存されている顔画像と特徴テンプレートの抽出された特徴データに対して検索マッチングを行う。しきい値が設定されます。類似性がそのようなしきい値を超えると、マッチング結果が出力されます。顔認識については、認識される顔特性と得られた顔特性テンプレートを比較する。類似性に基づいて、顔のアイデンティティ情報が判断されます。このプロセスも2つのクラスに分けられます。1つは1対1の画像比較プロセスである確認であり、もう1つは1対多の画像マッチング比較プロセスである識別です。コアインデックスが照合され、認識されます。
1）他人受入率
誤認識確率です。顔の比較は合格ですが、間違った人物を認識します。「偽」は「真」として認識されます。それは人が他の人を間違えているようなものです。
2）合格率
それは正しい認識と合格確率です。
= 1-合格率（または略してFRR）である本人拒否率は、合格率の反対です。本人拒否率とは、データベースがあなたを認識しているが、顔認識システムが認識していない確率を意味します。それはあなたを知っているがあなたの身元を確認せず、あなたはあなたではないと言う人のようなものです。
3）類似性
顔比較において、検出された顔とターゲットライブラリ内の顔との類似度を指します。パーセンテージで表すことができます。たとえば、スナップショットの顔とターゲットライブラリの顔の類似性は80％です。つまり、表示される人物は、頭の中にある人物と80％似ています。
4）しきい値
前述の他人受入率、合格率、本人拒否率、および類似性を「しきい値」と組み合わせて、顔認識システムに2つの理由から妥当な評価を与える必要があります。
まず、他人受入率、合格率、およびしきい値が関連しています。しきい値が高いほど、合格率と他人受入率は低くなり、その逆も同様です。合格率が高いほど良いという一般的な誤解があります。確かに、合格率が高ければ、顧客体験はより良くなるでしょう。しかし、そのような声明には2つの間違いがあります。1つは、合格率と他人受入率をしきい値で調整する必要があることです。合格率と他人受入率だけは言うまでもありません。2つ目は、他人受入率と合格率は相互に制限されており、優れた一方的なデータを追求するべきではないということです。高い合格率の反対側は高い他人受入率であり、リスク対策能力は低下します。したがって、顧客体験とリスク対策能力（2つの要因）を包括的に考慮して、しきい値とそれに対応する他人受入率および合格率を決定する必要があります。より正確な記述では、指定されたしきい値の下で、顔認識システムAの他人受入率は他のシステムよりも低く、合格率は他のシステムよりも高くなっています。これは、顔認識システムAの顔認識アルゴリズムが優れていることを示しています。
第2に、他人受入率、合格率、およびしきい値は、非線形の関係に属します。しきい値が絶えず上昇すると、合格率と他人受入率は急激に低下します。これは、しきい値が高すぎてはならないことを示しています。ただし、しきい値が十分に大きい限り、誤った受け入れが必然的に表示されます。
Vivo検出：赤外線顔認識カメラ/ CCTVプライバシーグラスが対象とするテクノロジーの1つ
一部のID認証シナリオでは、オブジェクトの実際の生理学的特性を判断する方法で、写真、顔の変更、マスク、保護、画面の再撮影などの一般的な攻撃手段を効果的に防御して、不正な動作を画面に表示することができます。
現在、生体内検出には3種類あり、主に赤外線検出技術に基づいています。低から高までの生体の偽造防止レベルは、協調的生体内検出、サイレント生体内検出、および両眼生体の偽造防止検出です。
協調的なVivo検出
最も一般的な生体内検出方法。瞬き、口を開ける、首を振る、うなずくなどの協調動作により、被写体が実際の生体であるかどうかを、顔のキーポイントポジショニングや顔追跡などの技術で検証します。
サイレントVivo検出
対象者は、退屈な顔の動作を実行する必要はなく、リアルタイムで写真を撮ったり、顔のビデオを撮影したりする必要があり、その後、実際の人物の生体内検出を行うことができます。被写体は、表示機で再生される顔面動画を通じて、厳密なチェックと認識が可能であり、ビデオ再生攻撃を防止します。
両眼Vivoアンチフェイク検出
これは、「可視光+近赤外線」光電統合顔面生体検出技術です。その原理は、さまざまな光条件下で顔の皮膚によって反射されるスペクトル情報の分析と分類にあります。不均一な顔の画像は関連付けられて判断され、実際の顔の皮膚と他のすべての攻撃材料の違いが効果的に区別されます。可視光技術により、迅速な顔認識を実現できます。近赤外線画像技術には、「照明の影響を受けない、電子画面の画像障害、サングラスを透過する際の画像」などの機能があります。実際のアプリケーションシナリオでは、ID認証のために他人の生物学的特性を偽造または盗むという悪意のある意図を防ぐことができます。画像、ビデオ、3Dマスクなど、さまざまな手段による攻撃をより効果的に防ぐことができます。IDの信頼性のリモート検証のセキュリティが向上します。
投稿時間：2021年1月14日