Анти-инфракрасная камера для распознавания лиц / очки для конфиденциальной информации CCTV
Анти-инфракрасная камера для распознавания лиц / защитные очки для видеонаблюдения могут противостоять распознаванию лиц с помощью камеры наблюдения и основаны на понимании принципа прикладной технологии текущей основной камеры наблюдения с распознаванием лиц и ее применения.
Инфракрасная камера для распознавания лиц / видеонаблюдение - самая распространенная в настоящее время технология распознавания
Почему распознавание лиц в настоящее время является основной технологией приложений для распознавания? В основном это заключается в его естественности и способности не восприниматься субъектом. Так называемая естественность означает, что «такой способ распознавания аналогичен биологической характеристике, когда человек (или даже другие существа) осуществляет индивидуальное распознавание». Например, при распознавании лиц человек распознает и подтверждает личность, наблюдая и сравнивая лица. Распознавание голоса и распознавание фигуры обладают естественностью, в то время как распознавание отпечатков пальцев и распознавание радужной оболочки глаза не имеет естественности, поскольку человек или другие существа не могут различать человека по такой биологической характеристике.
Свойство не восприниматься также очень важно для метода распознавания камеры наблюдения за распознаванием лиц. Это не сделает метод распознавания оскорбительным. Кроме того, поскольку они не так легко привлечь внимание людей, нелегко вызвать обман. Технологии распознавания лиц получают информацию об изображении лица с помощью видимого света, в то время как распознавание отпечатков пальцев или радужной оболочки глаза должно зависеть от электронного датчика давления или инфракрасного луча для сбора необходимой информации. Эти особые способы сбора легко воспринимаются человеком, поэтому с большей вероятностью появится маскировка или обман.
Поскольку технология распознавания лиц имеет две функции, которые трудно заменить, в будущем она может найти более широкое применение с установкой большего количества камер общественного наблюдения.
Анти-инфракрасная камера для распознавания лиц / защитные очки для видеонаблюдения в основном используются для антидинамического распознавания лиц
В первую очередь следует понимать определение и классификацию распознавания лиц:
Распознавание лиц: технология биологического распознавания, которая идентифицирует объект на основе информации о характеристиках лица, которую он собирает с помощью изображений с камеры и видео. Технологию можно разделить на статическое распознавание лиц и динамическое распознавание лиц.
Статическое распознавание лиц
Статическое распознавание лиц можно назвать совместным распознаванием лиц. Как правило, он используется на определенном коротком расстоянии или в небольшой области для распознавания объекта. Статическое распознавание требует строгих условий угла, расстояния и положения. Большинство субъектов активно сотрудничают в распознавании, например, разблокировке Iphone по лицу, распознавании лиц в системе посещаемости компании, проверке личности человека и сертификата и других сценариях.
Динамическое распознавание лиц
Динамическое распознавание лиц можно также назвать совершенно бессмысленным распознаванием лиц. Как правило, он используется на коротких и средних и длинных дистанциях. Пока объект появляется в области видимости, объект распознается автоматически. Другими словами, когда объект движется естественно, камера делает снимок и собирает информацию о лице с целью динамического распознавания лиц. По сравнению со статическим распознаванием лиц динамическое распознавание лиц имеет преимущества «необязательного» и «без активного контакта». В первую очередь, это целевое продвижение и применение умного ритейла, сферы безопасности и других сценариев с помощью камеры наблюдения.
Защитные очки с защитой от распознавания лиц работают с инфракрасной камерой / системой видеонаблюдения. Система распознавания лиц состоит из следующих элементов:
● Сбор и обнаружение изображений лица.
● Предварительная обработка изображения лица.
● Извлечение характеристик изображения лица.
● Соответствие и признание
● Обнаружение Vivo
Сбор и обнаружение изображений лица:
Коллекция изображений лица
При подходящих условиях изображение лица может быть получено объективами фотоаппаратов. Когда объект находится в пределах области съемки устройства для сбора, устройство для сбора автоматически выполняет поиск и принимает изображение его лица, такое как статическое изображение, динамическое изображение, различные положения и различные выражения.
Обнаружение лица
Распознавание лиц в основном используется для предварительной обработки распознавания лиц. Другими словами, чтобы определить положение и размер лица на изображении. Изображение лица содержит расширенные характеристики режима, такие как гистограмма, цвет, шаблон, структура и Хаар. Выбранные с помощью алгоритма, эти характеристики используются для распознавания лиц.
Предварительная обработка изображения лица
Предварительная обработка изображения лица относится к обработке изображения на основе результатов обнаружения лица для извлечения характеристик. Из-за ограничений и помех исходное изображение, полученное системой, в большинстве случаев нельзя использовать напрямую. На ранней стадии обработки изображения необходимо выполнить коррекцию уровня серого, фильтрацию шума и другую предварительную обработку изображения. Что касается изображения лица, предварительная обработка в основном включает в себя компенсацию света, преобразование уровня серого, выравнивание гистограммы, нормализацию, геометрическую коррекцию, фильтрацию и повышение резкости изображения лица.
Извлечение характеристик изображения лица
Доступные характеристики системы распознавания лиц включают визуальные характеристики, статистические характеристики пикселей, характеристики коэффициента трансформации изображения лица и алгебраические характеристики изображения лица. Извлечение черт лица предназначено для некоторых черт лица. Извлечение черт лица также называется репрезентацией лица - это процесс моделирования черт лица.
Подводя итог, методы извлечения характеристик лица можно разделить на две категории: метод представления на основе знаний и метод представления на основе алгебраических характеристик или статистики. Метод представления, основанный на знаниях, позволяет получить благоприятные данные для классификации лиц посредством описания формы лицевых органов и расстояния до них. Характеристический компонент обычно включает евклидово расстояние между характеристиками, кривизной и углом. Лицо состоит из глаз, носа, рта, подбородка и других частей. Геометрическое описание таких частей и их структурное соотношение можно рассматривать как важные характеристики для распознавания лиц. Эти характеристики называются геометрическими характеристиками. Основанное на знаниях представление лица в основном включает в себя метод, основанный на геометрических характеристиках, и метод сопоставления с шаблоном.
Время публикации: Янв-14-2021