¿Cómo distingue la asistencia al reconocimiento de la cara entre caras y fotos?

La tecnología de asistencia al tiempo de reconocimiento facial es un dispositivo que la máquina adquiere imágenes a través de la cámara y realiza la identificación humana. Esta tecnología se utiliza principalmente en el reconocimiento de identidad, como finanzas, bloqueos de teléfonos móviles, control de acceso y pago enfrente de compras, etc., ya existe tecnología de asistencia a tiempo de reconocimiento en nuestra vida diaria. La función de identificación de la persona real es naturalmente la cara del dispositivo. Si es una foto, porque es lo mismo que la cara humana desde la perspectiva de un plano, cómo evitar el problema fraudulento de reemplazar la cara real con una foto.

Durante el reconocimiento, el usuario solo necesita hacer expresiones faciales para cooperar con la acción, como una reparación, hacer una mueca de expresión específica, porque es difícil lograr una acción tan específica en la foto y, por lo tanto, puede evitar el fraude fotográfico, Según la investigación de asistencia de reconocimiento facial de acuerdo con la confesión del personal, la detección de parpadeos es un método muy confiable.
Para reducir la tasa de error en el sistema de reconocimiento y asistencia de la cara, el sistema aplica información de profundidad al algoritmo de detección de la cara utilizado en la fotografía existente y escala inteligentemente el tamaño de la ventana facial de acuerdo con las coordenadas de profundidad de la ventana facial, que Es, cuanto más lejos está la cara de la cámara, el rodeador del marco de captura es más pequeño.
Este método utiliza rayos infrarrojos especiales para proyectar un mapa de radiación de luz en la escena, que luego se convierte en un mapa de profundidad, y el sistema puede identificar la mayoría de las caras, carece de la capacidad de identificar diferencias entre caras individuales, por lo que no es biométrica En lugar de una solución en sí misma, puede convertirse en un paso crítico de la línea de visión en el sistema de autenticación más amplio.
Utilizando información de profundidad para detectar caras en transmisiones de video digital, en una escena, si hay varias personas, la cara puede fallar de acuerdo con la distancia de diferentes personas de la lente. La asistencia generalizada de reconocimiento facial en realidad incluye la construcción de la asistencia de reconocimiento facial Una serie de tecnologías relacionadas del sistema, incluida la adquisición de imágenes faciales, el posicionamiento de la cara, el preprocesamiento de la asistencia a la cara, la confirmación de identidad y la búsqueda de identidad, etc., y la asistencia al reconocimiento de la cara en una El sentido estrecho se refiere a la confirmación de identidad o la búsqueda de identidad a través de la tecnología o el sistema de caras.
La detección de la vida es un método para determinar las características fisiológicas reales de los objetos en algunos escenarios de verificación de identidad. La detección de la vida se divide principalmente en dos tipos, la detección cooperativa de la vida y el reconocimiento de la vida no cooperativa.
1. Detección de la vida cooperativa: el sistema de detección de cara envía algunas acciones de comando aleatorias, como parpadear, girar la cabeza y abrir la boca.
2. Detección de vida no cooperativa: la cámara infrarroja recopila imágenes para la detección refinada, y este proceso no necesita cooperar con ninguna acción especificada.
Aquí hablaré sobre la diferencia entre cámaras infrarrojas y cámaras ordinarias. En comparación con las cámaras ordinarias, la mayor diferencia entre las cámaras infrarrojas y las cámaras ordinarias es la diferencia en la fuente de luz. En primer lugar, para la imagen de las cámaras, la luz se irradia en los objetos, se produce dispersión difusa y se refleja la parte posterior de la luz para centrarse en la superficie del sensor de imagen, y luego convertirse en una señal eléctrica , después de (a/d) conversión analógica a digital, convertida en una señal de imagen digital, y luego enviado al chip de procesamiento de señal digital para su procesamiento, y finalmente a través del USB la interfaz se transfiere al sistema y finalmente se muestra en el monitor.
En comparación con las cámaras ordinarias, la mayor diferencia entre las cámaras infrarrojas y las cámaras ordinarias es la fuente de luz. La fuente de luz de las cámaras ordinarias proviene de la luz visible, es decir, luz solar. La lámpara infrarroja incorporada emite rayos infrarrojos, que están difusamente dispersos y recibidos por la cámara después de ser irradiado en el objeto.
1. Principio de imágenes
Sabemos que si es luz visible o luz infrarroja, la esencia básica son las ondas electromagnéticas. La imagen que finalmente vemos está relacionada con las propiedades reflectantes de la superficie del material. Caras y papel humanos reales, pantallas, máscaras tridimensionales y otros medios de ataque Las características de reflexión son diferentes, por lo que las imágenes también son diferentes, y esta diferencia será más obvia en la reflexión de la onda infrarroja. Por ejemplo, en la imagen de imagen infrarroja de una pantalla, solo hay un trozo de flores blancas, ni siquiera una cara humana. , para evitar el juicio erróneo.
2. Algoritmo incorporado
De acuerdo con el método de flujo óptico, la variación temporal y la correlación de los datos de intensidad de píxeles en la secuencia de imagen se utilizan para determinar el movimiento de las posiciones de píxeles respectivas, y la información de ejecución de cada punto de píxel se obtiene de la secuencia de la imagen, utilizando el gaussiano Filtro de diferencia, características de LBP y vectores de soporte al mismo tiempo, el campo de flujo óptico es sensible al movimiento de los objetos y el campo de flujo óptico se puede usar para detectar uniformemente el movimiento de los ojos y parpadear. Este método de detección en vivo puede lograr una detección a ciegas sin la cooperación del usuario.
Otros métodos de juicio incluyen la detección de cara 3D, que utiliza una cámara 3D para disparar una cara, integra los datos adquiridos por la cámara, sintetiza una cara, la analiza y finalmente juzga si es una cara real o una foto.