Fournisseur de solutions technologiques de reconnaissance faciale
La technologie de reconnaissance faciale fait référence à l'utilisation de la technologie informatique pour l'analyse et la comparaison afin de reconnaître les visages. La reconnaissance faciale est un domaine de recherche informatique populaire, notamment le suivi et la détection des visages, le réglage automatique du grossissement de l'image, la détection infrarouge nocturne, le réglage automatique de l'intensité d'exposition et d'autres technologies.
La technologie de reconnaissance faciale appartient à la technologie de reconnaissance biométrique, qui distingue les organismes individuels des caractéristiques biologiques de l'organisme (se réfère généralement aux personnes). Sur la base de l'algorithme de reconnaissance faciale d'origine, le taux de précision a atteint 98,52 %, dépassant pour la première fois la capacité de reconnaissance de l'œil humain (97,53 %).
Présentation de la technologie
La technologie de reconnaissance faciale est basée sur les traits du visage humain. Pour l'image de visage ou le flux vidéo d'entrée, déterminez d'abord s'il y a un visage. S'il y a un visage, donnez ensuite la position, la taille et les points principaux de chaque visage. Informations de localisation des organes du visage. Sur la base de ces informations, les caractéristiques d'identité contenues dans chaque visage sont en outre extraites et comparées à des visages connus pour identifier l'identité de chaque visage.
Le sens large de la reconnaissance faciale comprend en fait une série de technologies connexes pour la construction d'un système de reconnaissance faciale, notamment l'acquisition d'images faciales, le positionnement du visage, le prétraitement de la reconnaissance faciale, la confirmation d'identité et la recherche d'identité, etc. ; tandis que le sens étroit de reconnaissance faciale se réfère spécifiquement à l'adoption d'une technologie ou d'un système pour confirmer ou trouver l'identité du visage d'une personne.
Les caractéristiques biologiques étudiées par la technologie de reconnaissance biométrique comprennent le visage, l'empreinte digitale, l'empreinte de la paume, l'iris, la rétine, la voix (voix), la forme du corps, les habitudes personnelles (telles que la force et la fréquence de frappe au clavier, la signature), etc. la technologie de reconnaissance correspondante a des personnes Reconnaissance faciale, reconnaissance d'empreintes digitales, reconnaissance d'empreintes palmaires, reconnaissance d'iris, reconnaissance de rétine, reconnaissance vocale (la reconnaissance vocale peut être utilisée pour la reconnaissance d'identité et la reconnaissance de contenu vocal, seule la première appartient à la technologie de reconnaissance biométrique), reconnaissance de la forme du corps, percussions au clavier Identification, reconnaissance de signature, etc.
Principe technique
La technologie de reconnaissance faciale se compose de trois parties :
(1) Détection de visage : méthode de modèle de référence/méthode de règle de visage/méthode d'apprentissage d'échantillon/méthode de modèle de couleur de peau/méthode de sous-face de caractéristique
(2) Suivi du visage : le suivi du visage fait référence au suivi dynamique de la cible des visages détectés. Plus précisément, une méthode basée sur un modèle ou une méthode basée sur une combinaison de mouvement et de modèle est adoptée. De plus, l'utilisation du suivi des modèles de couleur de peau est également une méthode simple et efficace.
(3) Comparaison de visage : méthode de vecteur de caractéristiques/méthode de modèle de modèle de visage
Le cœur de la technologie de reconnaissance faciale est en fait "l'analyse locale des caractéristiques du corps humain" et "l'algorithme de reconnaissance graphique/neurale". Cet algorithme est une méthode qui utilise les différents organes et parties caractéristiques du visage humain.
Module fonctionnel
Fonction de capture et de suivi des visages : la capture des visages consiste à détecter un portrait dans une image ou une trame d'un flux vidéo, à séparer le portrait de l'arrière-plan et à l'enregistrer automatiquement. Le suivi de portrait fait référence à l'utilisation de la technologie de capture de portrait pour suivre automatiquement un portrait désigné lorsqu'il se déplace dans la plage capturée par l'appareil photo.
Comparaison de la reconnaissance faciale : il existe deux modes de comparaison pour la reconnaissance faciale : la vérification et la recherche. La vérification consiste à comparer le portrait capturé ou le portrait désigné avec un objet enregistré dans la base de données pour vérifier s'il s'agit de la même personne. La comparaison de style recherche consiste à rechercher l'existence d'un portrait désigné parmi tous les portraits enregistrés dans la base de données.
Modélisation et récupération du visage : les données de portrait enregistrées peuvent être modélisées pour extraire les caractéristiques du visage, et le modèle de visage généré (fichier de caractéristiques du visage) peut être enregistré dans la base de données. Lorsque vous effectuez une recherche de visage (style de recherche), modélisez la personne désignée, puis comparez-la avec le modèle de toutes les personnes de la base de données pour la reconnaissance, et enfin répertoriez les personnes les plus similaires en fonction de la liste de valeurs de similarité comparée.
La fonction d'identification de la personne réelle : le système peut identifier si la personne devant la caméra est une personne réelle ou une image. Afin d'empêcher les utilisateurs d'utiliser des photos pour falsifier. Cette technologie oblige l'utilisateur à effectuer des expressions faciales en coordination.
Inspection de la qualité de l'image : La qualité de l'image affecte directement l'effet de reconnaissance. La fonction d'inspection de qualité d'image peut évaluer la qualité d'image des photos à comparer et donner des valeurs suggérées correspondantes pour faciliter la reconnaissance.
Algorithme d'analyse
Un algorithme d'analyse de caractéristiques régionales largement utilisé dans la technologie de reconnaissance faciale. Il combine la technologie de traitement d'images par ordinateur avec les principes de la biostatistique. Il utilise la technologie de traitement d'images par ordinateur pour extraire les points de caractéristiques faciales des vidéos et des analyses en utilisant les principes de la biostatistique. Établissez un modèle mathématique, c'est-à-dire un modèle de caractéristiques faciales. Utilisez le modèle de caractéristiques de visage construit et le visage du sujet pour effectuer une analyse des caractéristiques et attribuez une valeur similaire en fonction du résultat de l'analyse. Cette valeur peut être utilisée pour déterminer s'il s'agit de la même personne.
Il existe de nombreuses méthodes de reconnaissance faciale. Les principales méthodes de reconnaissance faciale sont les suivantes : méthode de reconnaissance faciale des caractéristiques géométriques/méthode de reconnaissance faciale basée sur la face propre (PCA)/méthode de reconnaissance faciale par réseau neuronal/méthode de reconnaissance faciale de correspondance de carte élastique/segment de ligne Distance Hausdorff (LHD) SVM) Méthode de reconnaissance faciale.
Détails techniques
Le système de reconnaissance faciale comprend la capture d'image, le positionnement du visage, le prétraitement d'image et la reconnaissance faciale (confirmation d'identité ou recherche d'identité). L'entrée du système est généralement une ou une série d'images de visage avec des identités indéterminées, et plusieurs images de visage avec des identités connues dans la base de données de visages ou des codes correspondants, et la sortie est une série de scores de similarité, indiquant l'identité du visage à être reconnu.
Les algorithmes de reconnaissance faciale peuvent être classés comme suit :
*Algorithmes de reconnaissance basés sur les fonctionnalités
*Algorithmes de reconnaissance basés sur l'apparence
*Algorithmes de reconnaissance basés sur des modèles
*Algorithmes de reconnaissance utilisant un réseau de neurones
Avantages et inconvénients
Avantages de la reconnaissance faciale : Par rapport aux autres technologies biométriques : sans contact, l'utilisateur n'a pas besoin de contacter directement l'appareil ; non obligatoire, les informations d'image de visage reconnues peuvent être obtenues activement ; concurrence, c'est-à-dire qu'il peut être utilisé dans des scénarios d'application réels Trier, juger et reconnaître plusieurs visages.
Faiblesses de la reconnaissance faciale : sensible à l'environnement lumineux environnant, ce qui peut affecter la précision de la reconnaissance ; les poils du visage humain, les accessoires et autres occlusions, le vieillissement du visage et d'autres facteurs doivent être compensés par l'intelligence artificielle ; Certaines des fonctionnalités clés du logiciel seront révisées).
Application technologique et perspectives d'application
La technologie biométrique est largement utilisée dans le gouvernement, l'armée, la banque, la protection sociale, le commerce électronique, la sécurité et la défense et d'autres domaines.
1. Sécurité et gestion des entreprises et des résidences. Tels que les systèmes de contrôle d'accès et de présence à reconnaissance faciale, les portes antivol à reconnaissance faciale, etc.
2. Passeport électronique et carte d'identité.
3. Sécurité publique, justice et enquête pénale. Comme l'utilisation de systèmes et de réseaux de reconnaissance faciale pour rechercher des fugitifs à l'échelle mondiale.
4. libre-service. Par exemple, le guichet automatique de la banque, si la reconnaissance faciale est également appliquée, cela évitera le phénomène de vol d'argent liquide par d'autres.
5. sécurité de l'information.
